deepseek 本地部署训练
时间: 2025-02-11 12:21:13 AIGC 浏览: 102
### DeepSeek 本地部署与训练教程
#### 环境准备
对于希望在本地环境中部署并训练 DeepSeek 模型的用户来说,首要条件是满足特定的操作系统和软件需求。操作系统方面建议使用 Linux 或者 Windows;Python 版本需大于等于 3.7 。此外,还需安装一系列 Python 库来支持 DeepSeek 的运行,这些库包括但不限于 PyTorch (>= 1.7.1),Transformers (>= 4.0),以及 NumPy, pandas 和 scikit-learn 等辅助工具[^2]。
#### 获取源码
完成上述准备工作之后,下一步是从官方仓库获取最新的 DeepSeek 项目文件。这一步骤通常通过 Git 工具实现,即执行 `git clone` 命令克隆远程存储库至本地机器上。
```bash
git clone https://github.com/your-repo/deepseek.git
```
#### 安装依赖项
进入刚刚下载下来的 DeepSeek 文件夹内,按照文档指示设置虚拟环境,并利用 pip 来批量安装所需的第三方模块:
```bash
cd deepseek
python -m venv env
source env/bin/activate # On Windows use `env\Scripts\activate`
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
```
#### 运行测试实例
为了验证整个流程是否正确无误,在正式开始自己的实验之前可以先尝试启动几个预置好的例子程序来看看效果如何。大多数情况下,DeepSeek 提供了一些简单的脚本来让用户熟悉其基本操作方式。比如下面这个命令就可以加载一个小规模的数据集来进行初步探索[^1]。
```python
from deepseek.example import run_example
run_example()
```
#### 开始自定义训练
当一切顺利后便可以根据个人研究方向调整参数配置、修改网络结构或是接入新的数据资源开展更深入的学习任务了。值得注意的是即使是在较为低端硬件条件下也有可能成功运行较大尺寸的语言模型,虽然速度会受到影响但是依然具备可行性[^3]。
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