独立部署DeepSeek 大语言模型（如 DeepSeek Coder、DeepSeek LLM）可以接纳 ...

DeepSeek 大语言模型（如 DeepSeek Coder、DeepSeek LLM），独立部署这些模型可以接纳以下几种框架：

1. Hugging Face Transformers

• 特点   
  
  
  
  • 易用性高：提供了丰富的预练习模型接口，对于 DeepSeek 模型，能通过简单的几行代码实现加载和推理。比方，你可以轻松指定模型名称，如 “deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base”，就可以快速加载模型。
    
  • 生态丰富：拥有大量的工具和文档，社区活跃，遇到问题容易找到办理方案。同时支持多种深度学习框架，如 PyTorch 和 TensorFlow，方便开发者根据自己的风俗进行选择。
    
  
  
• 部署示例代码（使用 PyTorch）
  

python

1. from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMimport torch
3. # 加载分词器和模型
5. tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base")
7. model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")
9. # 输入文本
11. input_text = "def hello_world():"
13. input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids.to(model.device)
15. # 生成文本
17. outputs = model.generate(input_ids, max_new_tokens=100, do_sample=True, top_p=0.95, temperature=0.8)
19. generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)print(generated_text)

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2. FastChat

• 特点   
  
  
  
  • 支持多模型：可以同时管理和部署多个不同的大语言模型，包括 DeepSeek。它提供了统一的 API 接口，方便用户进行模型的调用和交互。
    
  • 分布式部署：可以大概实现分布式推理，使用多台机器的盘算资源，提高模型的处置处罚能力和响应速度。得当在大规模应用场景下部署 DeepSeek 模型。
    
  
  
• 部署步骤   
  
  
  
  • 安装 FastChat：通过 pip 安装 FastChat 干系库。
    
  • 配置模型：在配置文件中指定 DeepSeek 模型的路径和干系参数。
    
  • 启动服务：启动 FastChat 的控制器、工作节点和 API 服务，即可对外提供服务。
    
  
  

3. vLLM

• 特点   
  
  
  
  • 高效推理：接纳了先进的推理优化技能，如 PagedAttention，可以大概明显提高模型的推理速度，降低耽误。对于 DeepSeek 如许的大模型，可以大概更高效地处置处罚输入请求。
    
  • 流式输出：支持流式输出结果，用户可以在模型生成文本的过程中逐步看到部分结果，提拔用户体验。
    
  
  
• 部署示例代码
  

python

1. from vllm import LLM, SamplingParams
3. # 初始化LLM
5. llm = LLM(model="deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base")
7. # 定义采样参数
9. sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95, max_tokens=100)
11. # 输入文本
13. prompts = ["def hello_world():"]
15. # 生成文本
17. outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)
19. # 输出结果for output in outputs:
21.     prompt = output.prompt
23.     generated_text = output.outputs[0].text
25.     print(f"Prompt: {prompt}")
27.     print(f"Generated text: {generated_text}")

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4. Ollama

• 特点   
  
  
  
  • 简单易用：提供了简便的命令行界面，用户可以通过简单的命令快速部署和管理模型。无需编写复杂的代码，降低了部署的门槛。
    
  • 模型管理：支持对模型的下载、更新和版本管理，方便用户随时使用最新的 DeepSeek 模型。
    
  
  
• 部署示例命令
  

bash

1. # 下载并启动DeepSeek模型
3. ollama run deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base

复制代码

这些框架各有优缺点，你可以根据自己的具体需求，如性能要求、易用性、本钱等因素，选择合适的框架来独立部署 DeepSeek 模型。

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