以下详细介绍如何使用DeepSeek Coder进行文本生成，主要从环境准备、模型加载、文本生成代码实现等方面展开，这里以在Python环境中使用为例。

环境准备

在使用DeepSeek Coder之前，需要安装必要的Python库，这些库可以帮助我们加载和使用模型。打开终端，执行以下命令：

pip install transformers torch sentencepiece accelerate

各库的作用如下：

• transformers：用于加载和管理预训练模型及其分词器。
• torch：PyTorch深度学习框架，DeepSeek Coder基于此框架开发。
• sentencepiece：用于文本的分词处理。
• accelerate：可帮助进行分布式训练和推理，优化资源利用。

模型加载

使用transformers库从Hugging Face模型库加载DeepSeek Coder的分词器和模型。以下是Python代码示例：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 加载分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base", trust_remote_code=True)
# 加载模型，若有可用GPU则将模型移至GPU上运行
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base", trust_remote_code=True).cuda()

在上述代码中，from_pretrained方法用于从指定的模型仓库下载并加载分词器和模型。trust_remote_code=True表示允许加载远程代码，因为DeepSeek Coder可能使用了一些自定义的代码。.cuda()方法将模型移至GPU上，以加速计算。

文本生成

加载好模型和分词器后，就可以进行文本生成了。以下是一个完整的文本生成示例：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 加载分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base", trust_remote_code=True)
# 加载模型并移至GPU
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base", trust_remote_code=True).cuda()

# 输入文本
input_text = "def factorial(n):"

# 对输入文本进行分词处理，并将结果移至模型所在设备（GPU）
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device)

# 生成文本
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128, do_sample=True, top_p=0.95, temperature=0.2)

# 解码生成的文本，去除特殊标记
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

# 打印生成的文本
print(generated_text)

代码解释

1. 输入文本：input_text是我们提供给模型的初始文本，模型将基于此文本进行后续的生成。
2. 分词处理：tokenizer(input_text, return_tensors="pt")将输入文本转换为模型可以理解的张量格式。.to(model.device)将张量移至与模型相同的设备（GPU）上。
3. 文本生成：model.generate()方法用于生成文本。其中，max_new_tokens指定了生成的最大新标记数；do_sample=True表示使用采样策略进行生成；top_p=0.95表示采用核采样，只考虑概率累积达到95%的标记；temperature=0.2用于控制生成的随机性，值越小生成结果越确定。
4. 解码输出：tokenizer.decode()方法将模型生成的张量转换为可读的文本，skip_special_tokens=True表示去除特殊标记。

其他注意事项

• 模型选择：除了deepseek-coder-6.7b-base，你还可以根据需求选择其他版本的DeepSeek Coder模型，如deepseek-coder-6.7b-instruct等。
• 硬件资源：DeepSeek Coder是大型语言模型，对硬件资源要求较高。建议使用具有足够显存的GPU进行文本生成，以提高性能。如果没有可用的GPU，也可以在CPU上运行，但生成速度会较慢。可以将.cuda()去掉，让模型在CPU上运行。

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base", trust_remote_code=True)