Para os desenvolvedores, as etapas a seguir podem ser seguidas para a implementação local de projetos DeepSeek-R1 WebGPU:
1. preparação ambiental
- Certifique-se de que o Node.js e o npm estejam instalados em seu sistema.
- Preparação de navegadores modernos com suporte a WebGPU
2. acesso ao código do projeto
- Clone o repositório do projeto via Git:
git clone https://github.com/huggingface/transformers.js-examples.git - Vá para o catálogo de projetos:
cd transformers.js-examples/deepseek-r1-webgpu
3. instalação de dependências
- Execute o comando npm install:
npm i
4. executar o ambiente de desenvolvimento
- Inicie o servidor de desenvolvimento:
npm run dev - Acessado em um navegador:
http://localhost:5173
5. entendimento da estrutura do projeto
- A lógica central está localizada em transformers.js
- A aceleração da WebGPU é tratada automaticamente pela estrutura subjacente
- Os pesos do modelo são baixados e armazenados em cache automaticamente
6. desenvolvimento personalizado
- A interface de front-end pode ser modificada para atender a necessidades específicas
- Pode tentar integrar modelos do DeepSeek em diferentes escalas
- Tenha o cuidado de cumprir o contrato de licença do projeto de código aberto
Esse processo de implementação permite que os desenvolvedores estabeleçam rapidamente um ambiente local de desenvolvimento de IA, estabelecendo a base para a personalização subsequente do modelo e o desenvolvimento de aplicativos.
Essa resposta foi extraída do artigoDeepSeek-R1 WebGPU: Execute o DeepSeek R1 1.5B localmente em seu navegador!O
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como os desenvolvedores podem implementar localmente projetos de WebGPU do DeepSeek-R1?
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