Schritte zur Bereitstellung von DeepSeek-V3.1-Base
Die folgenden Schritte müssen befolgt werden, um dieses groß angelegte Sprachmodell lokal einzusetzen:
1. die Vorbereitung der Umwelt
- Python 3.8+ und PyTorch-Umgebung vorausgesetzt
- Leistungsstarke GPUs wie NVIDIA A100 empfohlen
- Installieren Sie die erforderlichen Bibliotheken:
pip install transformers torch safetensors - Überprüfen Sie die CUDA Version (11.8+ empfohlen)
2. modellhafte Downloads
- Laden Sie die Datei mit den Gewichten über die Seite Hugging Face oder CLI herunter
- CLI-Befehl zum Herunterladen:
huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base - Hinweis: Die Modelldateien sind mehrere Terabyte groß, so dass Sie für ausreichend Speicherplatz sorgen müssen.
3. das Laden von Modellen
Verwenden Sie die Transformers-Bibliothek, um das Modell zu laden:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype="bf16", device_map="auto")4. die Optimierung der Ressourcen
Aufgrund der großen Menge an Ressourcen, die für die 685 Milliarden Parameter erforderlich sind, wird empfohlen, mehrere GPUs, Modellparallelitätstechniken oder Formate mit geringer Genauigkeit (z. B. F8_E4M3) zu verwenden, um die Effizienz des Laufs zu optimieren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepSeek-V3.1-Base: ein umfangreiches Sprachmodell zur effizienten Bearbeitung komplexer Aufgaben》
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge » Wie kann ich das DeepSeek-V3.1-Basismodell auf meinem eigenen Computer einsetzen?
