DeepSeek 大语言模型（如 DeepSeek Coder、DeepSeek LLM），独立部署这些模型可以采用以下几种框架：
1. Hugging Face Transformers
- 特点
- 部署示例代码（使用 PyTorch）
python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMimport torch# 加载分词器和模型tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base")model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")# 输入文本input_text = "def hello_world():"input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids.to(model.device)# 生成文本outputs = model.generate(input_ids, max_new_tokens=100, do_sample=True, top_p=0.95, temperature=0.8)generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)print(generated_text)2. FastChat
- 特点
- 支持多模型：可以同时管理和部署多个不同的大语言模型，包括 DeepSeek。它提供了统一的 API 接口，方便用户进行模型的调用和交互。
- 分布式部署：能够实现分布式推理，利用多台机器的计算资源，提高模型的处理能力和响应速度。适合在大规模应用场景下部署 DeepSeek 模型。
- 部署步骤
- 安装 FastChat：通过 pip 安装 FastChat 相关库。
- 配置模型：在配置文件中指定 DeepSeek 模型的路径和相关参数。
- 启动服务：启动 FastChat 的控制器、工作节点和 API 服务，即可对外提供服务。
3. vLLM
- 特点
- 高效推理：采用了先进的推理优化技术，如 PagedAttention，能够显著提高模型的推理速度，降低延迟。对于 DeepSeek 这样的大模型，能够更高效地处理输入请求。
- 流式输出：支持流式输出结果，用户可以在模型生成文本的过程中逐步看到部分结果，提升用户体验。
- 部署示例代码
python
from vllm import LLM, SamplingParams# 初始化LLMllm = LLM(model="deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base")# 定义采样参数sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95, max_tokens=100)# 输入文本prompts = ["def hello_world():"]# 生成文本outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)# 输出结果for output in outputs:prompt = output.promptgenerated_text = output.outputs[0].textprint(f"Prompt: {prompt}")print(f"Generated text: {generated_text}")4. Ollama
- 特点
- 简单易用：提供了简洁的命令行界面，用户可以通过简单的命令快速部署和管理模型。无需编写复杂的代码，降低了部署的门槛。
- 模型管理：支持对模型的下载、更新和版本管理，方便用户随时使用最新的 DeepSeek 模型。
- 部署示例命令
bash
# 下载并启动DeepSeek模型ollama run deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base这些框架各有优缺点，你可以根据自己的具体需求，如性能要求、易用性、成本等因素，选择合适的框架来独立部署 DeepSeek 模型。
