? ? ? ? DeepSeek R1 以其出色的表現(xiàn)脫穎而出，不少朋友想將其本地化部署，網(wǎng)上基于 ollama 的部署方式有很多，但今天我要帶你領(lǐng)略一種全新的方法 —— 使用 Python 實現(xiàn) DeepSeek R1 本地化部署，讓你輕松掌握，打造屬于自己的 AI 小助手。

硬件環(huán)境

? ? ? ? 要想讓 DeepSeek R1 順暢運行，硬件得跟上。你的電腦至少得配備 8GB 內(nèi)存 ，要是想運行更大的模型，比如 7B 及以上的，那最好有更強(qiáng)勁的 CPU 和 GPU，內(nèi)存也得相應(yīng)增加。

Python 環(huán)境

? ? ? ? 安裝 Python 3.8 及以上版本，這是后續(xù)部署的關(guān)鍵工具，Python 豐富的庫和靈活的編程特性，能幫我們更好地實現(xiàn)部署。

安裝依賴包

? ? ? ? 打開命令行工具，使用 pip 安裝 DeepSeek R1 運行所需要的依賴包。比如，如果模型依賴一些自然語言處理相關(guān)的庫，像 NLTK、transformers 等，都可以通過 pip 一鍵安裝 ：

pip install nltk transformers

Python 代碼配置與運行：

? ? ? ? 編寫 Python 腳本，導(dǎo)入必要的庫，比如 transformers 庫，用于加載和處理 DeepSeek R1 模型 ：（這里以1.5B模型為例）

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import osmodel_name = "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B"
model_path = "./model/deepseek_1.5b"if not os.path.exists(model_path):tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)print("Model loaded successfully.")model.save_pretrained(model_path)tokenizer.save_pretrained(model_path)
else:tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)

? ? ? ? 實現(xiàn)與模型的交互邏輯，將輸入傳遞給模型進(jìn)行處理，并輸出模型的回復(fù) ：

# 使用模型生成文本
input_text = "你好，世界！"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids, max_length=100)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

? ? ? ? 等待模型加載完成，并完成推理結(jié)果如下：

? ? ? ? 完整代碼：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import osmodel_name = "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B"
model_path = "./model/deepseek_1.5b"if not os.path.exists(model_path):tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)print("Model loaded successfully.")model.save_pretrained(model_path)tokenizer.save_pretrained(model_path)
else:tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)# 使用模型生成文本
input_text = "你好，世界！"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids, max_length=100)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

? ? ? ? 通過以上用 Python 實現(xiàn) DeepSeek R1 本地化部署的步驟，你就可以在自己的設(shè)備上輕松運行 DeepSeek R1，享受本地化 AI 帶來的便捷與高效，無論是用于日常的文本處理，還是更專業(yè)的自然語言處理任務(wù)，都能輕松應(yīng)對。趕緊動手試試吧！

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