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！

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~

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！