Etapas para implementar o DeepSeek-V3.1-Base
As etapas principais a seguir precisam ser seguidas para implantar esse modelo de linguagem em grande escala localmente:
1. preparação ambiental
- Garantir o ambiente Python 3.8+ e PyTorch
- GPUs de alto desempenho, como a NVIDIA A100, são recomendadas
- Instale as bibliotecas necessárias:
pip install transformers torch safetensors - Verifique a versão CUDA (recomenda-se 11.8+)
2. downloads de modelos
- Faça o download do arquivo de pesos por meio da página do Hugging Face ou da CLI
- Comando de download da CLI:
huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Base - Observação: Os arquivos de modelo têm vários terabytes de tamanho, portanto, é necessário garantir espaço de armazenamento suficiente.
3) Carregamento do modelo
Use a biblioteca Transformers para carregar o modelo:
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. otimização de recursos
Devido ao grande volume de recursos necessários para os 685 bilhões de parâmetros, recomenda-se que: várias GPUs, técnicas de paralelismo de modelos ou formatos de baixa precisão (por exemplo, F8_E4M3) sejam usados para otimizar a eficiência da execução.
Essa resposta foi extraída do artigoDeepSeek-V3.1-Base: um modelo de linguagem em grande escala para o processamento eficiente de tarefas complexasO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como posso implantar o modelo DeepSeek-V3.1-Base em meu próprio computador?
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