DeepSeek R1 以其出色的表现脱颖而出，不少朋友想将其本地化部署，网上基于 ollama 的部署方式有很多，但今天我要带你领略一种全新的方法 —— 使用 Python 实现 DeepSeek R1 本地化部署，让你轻松掌握，打造属于自己的 AI 小助手。

硬件环境

        要想让 DeepSeek R1 顺畅运行，硬件得跟上。你的电脑至少得配备 8GB 内存 ，要是想运行更大的模型，比如 7B 及以上的，那最好有更强劲的 CPU 和 GPU，内存也得相应增加。

Python 环境

        安装 Python 3.8 及以上版本，这是后续部署的关键工具，Python 丰富的库和灵活的编程特性，能帮我们更好地实现部署。

安装依赖包

        打开命令行工具，使用 pip 安装 DeepSeek R1 运行所需要的依赖包。比如，如果模型依赖一些自然语言处理相关的库，像 NLTK、transformers 等，都可以通过 pip 一键安装 ：

pip install nltk transformers

Python 代码配置与运行：

        编写 Python 脚本，导入必要的库，比如 transformers 库，用于加载和处理 DeepSeek R1 模型 ：（这里以1.5B模型为例）

python">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)

        实现与模型的交互逻辑，将输入传递给模型进行处理，并输出模型的回复 ：

python"># 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))

        等待模型加载完成，并完成推理结果如下：

        完整代码：

python">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))

        通过以上用 Python 实现 DeepSeek R1 本地化部署的步骤，你就可以在自己的设备上轻松运行 DeepSeek R1，享受本地化 AI 带来的便捷与高效，无论是用于日常的文本处理，还是更专业的自然语言处理任务，都能轻松应对。赶紧动手试试吧！

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