PyCharm 使用 DeepSeek 教程

PyCharm 使用 DeepSeek 教程

准备工作

为了顺利在PyCharm中使用DeepSeek,需先确认已安装必要的软件包和配置好开发环境。这包括但不限于Python 3.6以上版本、PyTorch以及Transformers库[^1]。

安装PyCharm并设置项目

建议选用PyCharm作为主要IDE来编写和支持Python代码。对于初次使用者来说，可以从官方网站获取免费的社区版进行安装[^2]。完成安装后启动程序，在创建新工程时指定解释器为含有上述提及所需库项的虚拟环境或全局环境中的一种。

配置DeepSeek模型

按照官方指南通过Ollama平台下载对应架构下的预训练权重文件至本地磁盘位置；接着依据个人硬件条件选取适合自己的参数量化方式（比如FP16或INT8），以此减少对GPU显存占用的要求[^3]。例如针对配备有NVIDIA RTX 2060级别的图形处理器设备而言，则至少预留约3GB以上的VRAM空间用于加载规模达到1.5B token量级的语言模型实例。

编写测试脚本

打开PyCharm新建一个。py结尾扩展名的新文档，输入如下所示简单的调用样例：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name_or_path = "path_to_your_model"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)

input_text = “你好啊，”

inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to('cuda') # 如果不是CUDA可以改为其他支持的形式如CPU

outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)

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

复制代码

这段代码实现了从给定提示词出发自动生成后续文本片段的功能展示。注意这里假设读者已经完成了前面提到的各项准备工作，并且能够正常访问互联网从而顺利完成模型及其配套资源的拉取动作。

点此下载》》DeepSeek从入门到精通（内含PDF原文件）