1. 环境准备
在安装 DeepSeek 前，请确保您的系统满足以下要求：
- 操作系统：Linux / macOS / Windows（推荐 Linux）
- Python 版本：≥ 3.9
- GPU（可选但推荐）：支持 CUDA 的 NVIDIA 显卡（如 RTX 30/40 系列）
- 磁盘空间：至少 20GB 可用空间（视模型大小而定）
2. 安装依赖
使用 pip 安装必要的 Python 包：
pip install torch transformers accelerate sentencepiece若使用 GPU，请确保已安装对应版本的 CUDA 和 cuDNN。
3. 下载 DeepSeek 模型
可通过 Hugging Face 加载官方 DeepSeek 模型（需登录并同意条款）：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-instruct", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-instruct", trust_remote_code=True)首次运行时会自动下载模型文件，请确保网络畅通。
4. 运行模型
加载完成后即可进行推理：
inputs = tokenizer("写一个 Python 快速排序函数", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))5. 常见问题
- 模型加载慢？ 首次下载较大，请耐心等待或使用镜像源。
- 显存不足？ 可尝试量化版本（如 GGUF 格式）或使用 CPU 推理（速度较慢）。
- 报错 “trust_remote_code”？ DeepSeek 使用自定义代码，必须设置
trust_remote_code=True。