DeepSeek-V3.1-Base の展開手順
この大規模言語モデルをローカルに展開するには、次のような重要なステップを踏む必要がある：
1.環境準備
- Python 3.8以上とPyTorch環境があること
- NVIDIA A100などの高性能GPUを推奨
- 必要なライブラリをインストールする：
pip install transformers torch safetensors - CUDAのバージョンを確認する（11.8以上を推奨）
2.モデルダウンロード
- ハギング・フェイスのページまたはCLIからウェイトファイルをダウンロードする。
- CLIダウンロードコマンド：
huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base - 注：モデルファイルのサイズは数テラバイトあるので、十分なストレージ容量を確保する必要があります。
3.モデル・ローディング
Transformersライブラリを使用してモデルをロードします：
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.リソースの最適化
6,850億個のパラメータに必要なリソースが大きいため、実行効率を最適化するために、複数のGPU、モデル並列化技術、または低精度フォーマット（F8_E4M3など）を使用することが推奨されます。
この答えは記事から得たものである。DeepSeek-V3.1-Base：複雑なタスクを効率的に処理する大規模言語モデルについて
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