Entwickler können die folgenden Schritte für die lokale Bereitstellung von DeepSeek-R1 WebGPU-Projekten befolgen:
1. die Vorbereitung der Umwelt
- Stellen Sie sicher, dass Node.js und npm auf Ihrem System installiert sind.
- Vorbereitung von modernen Browsern mit WebGPU-Unterstützung
2. der Zugang zum Projektcode
- Klonen Sie das Projekt-Repository über Git:
git clone https://github.com/huggingface/transformers.js-examples.git - Rufen Sie den Projektkatalog auf:
cd transformers.js-examples/deepseek-r1-webgpu
3. die Installation von Abhängigkeiten
- Führen Sie den Befehl npm install aus:
npm i
4. das Ausführen der Entwicklungsumgebung
- Starten Sie den Entwicklungsserver:
npm run dev - Der Zugriff erfolgt über einen Browser:
http://localhost:5173
5. das Verständnis der Projektstruktur
- Die Kernlogik befindet sich in transformers.js
- Die WebGPU-Beschleunigung wird automatisch vom zugrunde liegenden Rahmenwerk gehandhabt
- Modellgewichte werden automatisch heruntergeladen und zwischengespeichert
6. kundenspezifische Entwicklung
- Die Front-End-Schnittstelle kann an spezifische Bedürfnisse angepasst werden
- Kann versuchen, DeepSeek-Modelle auf verschiedenen Ebenen zu integrieren
- Achten Sie auf die Einhaltung der Lizenzvereinbarung des Open-Source-Projekts
Dieser Bereitstellungsprozess ermöglicht es Entwicklern, schnell eine lokale KI-Entwicklungsumgebung einzurichten und damit die Grundlage für die spätere Modellanpassung und Anwendungsentwicklung zu legen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepSeek-R1 WebGPU: Führen Sie DeepSeek R1 1.5B lokal in Ihrem Browser aus!Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie können Entwickler DeepSeek-R1 WebGPU-Projekte lokal einsetzen?
