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
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-...
cd train-deepseek-r1pip install -r requirements.txt 现在,让我们导入所需的库。 Copy# Import necessary librariesimport loggingimport osimport sysimport reimport mathfrom dataclasses import dataclass, fieldfrom typing import List, Optional# Import PyTorch and Hugging Face Transformersimport torchimport ...
DeepSeek是一款强大的人工智能工具,能够处理自然语言处理、图像识别、数据分析等多领域任务,与Python结合使用时,凭借Python丰富的库和灵活的编程特性,可极大提升开发效率,实现更复杂的功能。本教程将带你一步步掌握它们的协作使用方法。 一、环境搭建与配置
Python凭借其简洁的语法和强大的第三方库（如NumPy、Pandas）长期占据数据分析领域的核心地位。而2025年，以DeepSeek、GPT-4.5、Claude 3.7为代表的大模型技术，正通过“预训练+微调”模式与Python生态深度耦合。例如，Transformers库通过简化大模型接口调用，使开发者仅需数行代码即可将GPT-4嵌入数据分析流程，实现...
pip install transformers pip install deepseek 这些是你需要的库,安装完后,我们就可以开始实际的开发了。 数据准备 AI 助手的核心是数据。 为了让它能更好地理解并回答你提出的问题,我们需要准备好相关领域的数据集。 如果你希望助手能帮你处理编程问题,那就收集一些编程领域的问答数据。
Python版本:建议安装Python 3.9或3.10,并创建虚拟环境以避免库冲突。 硬件要求:GPU支持(如CUDA)可加速训练,CPU运行也可,但速度较慢。 API密钥:注册DeepSeek开发者账号并获取API密钥。 2. 安装DeepSeek 可以通过以下方式安装DeepSeek: 自动安装:使用transformers库自动下载DeepSeek模型。
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...
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...