transformers是功能强大且流行的自然语言处理(NLP)开源库。它为各种最先进的预训练模型提供了易于使用的接口。由于预训练模型构成了任何微调任务的基础,因此此软件包有助于轻松访问训练模型。 Python中的trl包是用于transformer模型的强化学习(RL)的专用库。它建立在Hugging Facetransformers库之上,利用其优势使带有transforme...
1. 安装必要的库 首先,你需要安装transformers库以及其他依赖库,如torch。可以使用以下命令进行安装: pip install transformers torch 1. 2. 加载和使用 DeepSeek 模型 以下是一个使用 DeepSeek Coder 模型进行代码生成的示例: from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import torch # 加载模型和...
pip install transformers gradio 四、编写测试运行代码并运行 创建python可执行文件app.py(或利用jupyter notebook创建一个notebook亦可),代码如下: importtorchimportgradioasgrfromthreadingimportThreadfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,TextIteratorStreamerMODEL_ID="deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-...
结合Python和DeepSeek可以实现高效的爬虫应用。例如,使用Python的requests库和BeautifulSoup库爬取百度首页热点话题标题,并结合DeepSeek进行数据分析。 综上,Python与DeepSeek结合的最佳实践案例涵盖了测试用例生成、日志分析、本地部署、推荐系统、代码优化、AI搜索引擎、PyCharm集成以及爬虫应用等多个领域。 在Python项目中实...
transformers:这是一个功能强大且广受欢迎的自然语言处理(NLP)开源库。它提供了易于使用的接口,让我们可以轻松访问各种最先进的预训练模型。毕竟,预训练模型是任何微调任务的基础,这个库可帮了大忙。 trl:Python中的trl包是一个专门用于基于Transformer模型进行强化学习(RL)的库。它建立在Hugging Face transformers库之上...
3.1 安装Python依赖库 在项目根目录下,通常会有一个requirements.txt 文件,里面列出了项目所需的Python依赖库。使用以下命令进行安装: 常见的依赖库包括torch(深度学习框架)、transformers(用于处理预训练模型)等。在安装过程中,torch 安装时要注意选择与CUDA版本相匹配的版本,可通过指定额外参数来实现,如: ...
transformers:这是一个功能强大且广受欢迎的自然语言处理(NLP)开源库。它提供了易于使用的接口,让我们可以轻松访问各种最先进的预训练模型。毕竟,预训练模型是任何微调任务的基础,这个库可帮了大忙。 trl:Python中的trl包是一个专门用于基于Transformer模型进行强化学习(RL)的库。它建立在Hugging Face transformers库之上...
步骤一:安装所需库 首先,我们需要安装所需的Python库。可以使用以下命令安装: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install tensorflow transformers flask sqlite3 步骤二:加载预训练模型 我们将使用Transformers库中的预训练模型(如BERT)进行语言翻译。以下是加载预训练模型的代码: ...
deepseek R1本地部署 Api接口调用 (终端 Python代码 搭建网站)!共计3条视频,包括:01 deepseek部署概述.mp4、02 本地部署.mp4、03 deepseek调用api.mp4等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
> > ### 关键词 > Python部署, DeepSeek R1, 本地化实现, AI便利性, 自然语言处理 ## 一、理解DeepSeek R1及其本地化优势 ### 1.1 DeepSeek R1概述 DeepSeek R1是一款备受瞩目的AI模型,它以其卓越的性能和广泛的应用场景而闻名。这款模型不仅在处理日常文本任务时表现出色,还能应对复杂的自然语言处理(NL...