deepseek发布大言语模型部署方法专利 (deepseek)

天眼查App显示，近日，deepseek关联公司杭州深度求索基础技术研讨有限公司开放的“一种大言语模型的部署方法及系统”专利发布。

摘要显示，该发明触及人工自动范围，有益效果在于将预填充阶段和解码阶段区分部署在高性能计算才干和大内存的机器上，平衡负载义务，成功最大化的配件运行，增加闲置，下降全体提早，提高吞吐量，增强系统的扩充性和容错性。

deepseek最新经常使用教程-deepseek是怎样经常使用的

deepseek的经常使用教程如下：

一、网页版经常使用

二、本地部署

三、经常出现疑问处置方法

经过上述步骤，用户即可轻松掌握deepseek的经常使用方法，无论是网页版还是本地部署，都能满足用户的多样化需求。

怎样本地部署deepseek

要本地部署DeepSeek，首先确保满足环境要求，然后依照步骤从GitHub克隆代码、装置依赖库、下载预训练模型，最后启动服务即可。

详细来说，本地部署DeepSeek的环境要求包括：操作系统建议经常使用Linux或Windows，Python版本要求大于等于3.7。 此外，还要求装置一些依赖包，如PyTorch和Transformers等。

部署的第一步是从DeepSeek的GitHub仓库中克隆代码。 在终端或命令提示符中输入相应的git命令即可成功克隆。 接上去，为了防止与其他项目发生抵触，介绍经常使用虚拟环境来控制Python依赖。 可以经常使用venv或conda等工具来创立并激活虚拟环境。

进入项目目录后，要求装置DeepSeek所需的依赖库。 这可以经过运转pip install命令并指定文件来成功。 然后，依据需求下载预训练的模型。 DeepSeek或许提供了下载预训练模型的脚本或链接，依照提示操作即可。

预备好数据和性能文件后，就可以启动DeepSeek服务了。 假设DeepSeek提供了API主机，可以经常使用python run_命令来启动它。 也可以在Python脚本中直接调用模型启动推理。

要求留意的是，假设在部署环节中遇就任何疑问，如依赖疑问、模型下载疑问或GPU减速疑问等，可以检查DeepSeek的官方文档或寻求社区的协助。

另外，假设想要愈加简化的部署方式，可以思索经过Ollama平台来装置和经常使用DeepSeek。 Ollama平台提供了傻瓜式的装置教程和丰厚的经常使用指南，可以协助用户更加快地成功DeepSeek的本地部署和性能任务。

deepseek本地部署教程-deepseek本地部署是怎样操作的

DeepSeek本地部署的操作步骤如下：

1. 下载装置Ollama

2. 翻开Ollama模型列表

3. 选择模型版本

4. 复制并运转代码

5. 检查模型形态

6. 经常使用第三方客户端（可选）

留意事项：