### 部署 DeepSeek-R1 蒸馏模型 #### 所需环境准备 为了确保 DeepSeek-R1 模型能够在本地环境中顺利运行，建议先安装并配置好 Python 环境以及必要的库。对于拥有较强推理能力的 PC 本地部署来说，可以选择较大规模的模型版本如 1.5b, 7b, 8b 或者 14b 版本[^1]。 #### 安装依赖项 通常情况下，官方文档会提供详细的依赖列表。一般而言，这可能涉及到 PyTorch、Transformers 库以及其他辅助工具包。可以通过 pip 工具来快速完成这些软件包的安装： ```bash pip install torch transformers datasets ``` #### 获取模型 根据描述中的指导，获取指定型号的方法如下所示: ```bash ollama run deepseek -r1:8b ``` 这条指令将会自动拉取所需的 DeepSeek-R1 模型及其对应的权重文件至本地存储位置。 #### 设置配置文件 创建一个新的 JSON 文件用于保存模型初始化时所需要的参数设置。下面是一个简单的例子： ```json { "model": "deepseek-r1", "version": "8b", "device": "cuda", // 如果 GPU 可用则设为 cuda 否则 cpu "batch_size": 8, "max_length": 512 } ``` 该配置指定了所使用的特定版本（此处假设选择了 `8b`），同时也定义了一些基本选项比如批处理大小和最大输入长度等超参调整空间。 #### 运行服务端口监听脚本 编写一段简短的服务启动代码片段，用来加载上述配置并将模型实例化后开启 HTTP API 接口供外部调用查询： ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer import json from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) with open('config.json', 'r') as f: config = json.load(f) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(config["model"]) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(config["model"]).to(config['device']) @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): input_text = request.json.get("text") inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids.to(config['device']) outputs = model.generate(inputs) result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return jsonify({"output": result}) if __name__ == "__main__": app.run(host='0.0.0.0', port=5000) ``` 这段程序利用了 Flask 微框架搭建了一个简易 web server 来接收 POST 请求，并返回由给定提示词生成的结果字符串。注意这里假定读者已经具备一定的编程基础以便理解以上实现细节。
