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在笔记本电脑上解锁DeepSeek RB - 体验我测试过的最聪明的AI模型!

2025-02-01 12:30:54 0浏览 收藏

积累知识,胜过积蓄金银!毕竟在文章开发的过程中,会遇到各种各样的问题,往往都是一些细节知识点还没有掌握好而导致的,因此基础知识点的积累是很重要的。下面本文《在笔记本电脑上解锁DeepSeek RB - 体验我测试过的最聪明的AI模型!》,就带大家讲解一下知识点,若是你对本文感兴趣,或者是想搞懂其中某个知识点,就请你继续往下看吧~

在笔记本电脑上解锁DeepSeek RB  - 体验我测试过的最聪明的AI模型!

我原本对DeepSeek R1的性能预期不高,但实际测试7B DeepSeek模型(deepseek-ai/deepseek-r1-distill-qwen-7b)后,结果却令人惊喜。

这是一个利用Transformer模型生成用户查询回复的项目,它巧妙地结合了Hugging Face和Torch的Transformers库,实现了高效的模型处理和推理。

配置

前提条件:

  • Python 3.7或更高版本
  • pip (Python包安装程序)

安装:

  1. 克隆仓库:
    from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
    import torch
    
    def setup_model():
        model_id = "deepseek-ai/deepseek-r1-distill-qwen-7b"
        tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
        model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
            model_id,
            torch_dtype=torch.float16,
            device_map="auto",
            trust_remote_code=True
        )
        return model, tokenizer
    
    def generate_response(model, tokenizer, prompt, max_length=512):
        inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True).to(model.device)
        with torch.no_grad():
            outputs = model.generate(
                inputs.input_ids,
                attention_mask=inputs.attention_mask,
                max_length=max_length,
                temperature=0.7,
                top_p=0.9,
                do_sample=True,
                pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
            )
        response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
        return response
    
    def main():
        try:
            model, tokenizer = setup_model()
            while True:
                question = input("\nenter your question (or 'quit' to exit): ")
                if question.lower() == 'quit':
                    break
                prompt = f"question: {question}\nanswer:"
                response = generate_response(model, tokenizer, prompt)
                print(f"\nresponse: {response}")
        except Exception as e:
            print(f"an error occurred: {str(e)}")
    
    if __name__ == "__main__":
        main()

    故障排除:

    如果遇到模型下载或运行问题,请确保网络连接稳定,并尝试以下步骤:

    1. 确保已激活虚拟环境:source venv/bin/activate
    2. 重新安装所需包:pip install --upgrade transformers torch
    3. 检查使用的Python解释器:which python

    通过以上步骤,您可以轻松运行并体验DeepSeek R1模型的强大功能。

    今天关于《在笔记本电脑上解锁DeepSeek RB - 体验我测试过的最聪明的AI模型!》的内容介绍就到此结束,如果有什么疑问或者建议,可以在golang学习网公众号下多多回复交流;文中若有不正之处,也希望回复留言以告知!

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