python 调用本地deepSeek

### 如何在 Python 中调用本地部署的 DeepSeek 模型 要在 Python 中调用本地部署的 DeepSeek 模型,可以按照以下方法实现: #### 安装必要的依赖项 首先,确保安装了运行 DeepSeek 所需的所有库。可以通过 `pip` 或者手动下载的方式完成这些操作。例如,如果需要下载特定版本的 Python 解释器,则可参考命令[^1]。 对于 DeepSeek 的具体需求,可能还需要额外安装 Hugging Face Transformers 和其他支持库。以下是常见的安装方式: ```bash pip install transformers torch accelerate ``` #### 启动服务端 通过 SGLang 提供的服务启动工具来加载并初始化模型实例。这一步骤通常涉及指定模型路径以及信任远程代码选项。下面是一个典型的启动命令示例[^2]: ```bash python3 -m sglang.launch_server \ --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B \ --trust-remote-code \ --tp 2 ``` 上述命令会基于 GPU 进行张量分解优化 (`--tp`) 并启用远程代码执行功能(`--trust-remote-code`)。 #### 编写客户端脚本 一旦服务器成功启动,在同一网络环境下的任何设备都可以向其发送请求以获取推理结果。这里提供了一个简单的 HTTP 请求样例用于演示目的: ```python import requests def query(payload, server_url="http://localhost:7860"): response = requests.post(server_url + "/v1/completions", json=payload) return response.json() if __name__ == "__main__": data = { "prompt": "Once upon a time", "max_new_tokens": 50, "temperature": 0.9, "top_p": 0.95, "do_sample": True } output = query(data) print(output['choices'][0]['text']) ``` 此代码片段展示了如何构建 POST 请求并将参数传递给已配置好的 API 接口。注意调整 URL 地址匹配实际部署位置。 #### 关于开发环境的选择 考虑到兼容性和稳定性因素,建议开发者选用官方推荐或者广泛使用的 Python 版本来开展项目工作。比如当前讨论中的案例提到的是 Python v3.6 配合 PyCharm IDE 在 Ubuntu 系统上进行编码活动的情况[^4]。 ---

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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