DeepSeek Coder 6.7B-Instruct 模型安装与使用教程

DeepSeek Coder 6.7B-Instruct 模型安装与使用教程deepseek-coder-6.7b-instruct项目地址: https://gitcode.com/mirrors/deepseek-ai/...

蔡烨旭Montague

3880人浏览 · 2024-12-12 11:55:06

蔡烨旭Montague · 2024-12-12 11:55:06 发布

DeepSeek Coder 6.7B-Instruct 模型安装与使用教程

deepseek-coder-6.7b-instruct 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct

引言

在现代软件开发中，代码生成和自动补全工具变得越来越重要。DeepSeek Coder 6.7B-Instruct 模型是一款强大的代码语言模型，能够帮助开发者提高编码效率。本文将详细介绍如何安装和使用该模型，帮助你快速上手并充分利用其功能。

安装前准备

系统和硬件要求

在安装 DeepSeek Coder 6.7B-Instruct 模型之前，请确保你的系统满足以下要求：

操作系统: Linux 或 macOS（Windows 用户可以通过 WSL 使用）
硬件: 至少 16GB 内存，建议使用 GPU 以提高推理速度
存储空间: 至少 20GB 可用空间

必备软件和依赖项

在安装模型之前，你需要确保系统上已安装以下软件和依赖项：

Python 3.8 或更高版本
PyTorch 1.10 或更高版本
transformers 库
CUDA（如果使用 GPU）

你可以通过以下命令安装这些依赖项：

pip install torch transformers

安装步骤

下载模型资源

首先，你需要从指定的仓库地址下载模型资源。你可以使用以下命令来下载模型：

pip install https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct

安装过程详解

下载完成后，模型会自动安装到你的 Python 环境中。你可以通过以下命令检查模型是否安装成功：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct", trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.bfloat16).cuda()

常见问题及解决

如果在安装过程中遇到问题，可以参考以下常见问题及解决方法：

模型下载速度慢: 可以尝试使用国内镜像源或使用代理。
依赖项安装失败: 确保 Python 和 pip 版本是最新的，并检查网络连接。

基本使用方法

加载模型

安装完成后，你可以通过以下代码加载模型：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct", trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.bfloat16).cuda()

简单示例演示

以下是一个简单的示例，展示如何使用模型生成快速排序算法的 Python 代码：

messages = [
    { 'role': 'user', 'content': "write a quick sort algorithm in python."}
]

inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=512, do_sample=False, top_k=50, top_p=0.95, num_return_sequences=1, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id)

print(tokenizer.decode(outputs[0][len(inputs[0]):], skip_special_tokens=True))