DeepSeek 模型入门：Hugging Face 平台深度探索

在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLMs）正以前所未有的速度发展和普及。它们不仅在自然语言处理领域取得了巨大突破，更赋能了无数创新应用。DeepSeek-AI 推出的 DeepSeek 模型家族，凭借其卓越的性能、多样的版本以及对开源社区的积极贡献，迅速在开发者和研究者中赢得了广泛关注。

对于想要探索 DeepSeek 模型强大能力的开发者而言，Hugging Face 平台无疑是最佳的起点。Hugging Face 已成为开源机器学习领域的中心枢纽，提供了丰富的模型库、数据集、工具库以及协作环境。本文将带您深入探索如何在 Hugging Face 平台上发现、加载、运行乃至初步应用 DeepSeek 模型，为您打开通往 DeepSeek LLM 世界的大门。

第一章：认识 DeepSeek 模型家族与 Hugging Face 平台

在开始技术实践之前，让我们先对 DeepSeek 模型家族和 Hugging Face 平台有一个基本的了解。

1.1 DeepSeek 模型家族

DeepSeek-AI 推出的模型涵盖了通用语言模型（DeepSeek-LLM）和代码语言模型（DeepSeek-Coder）等多个系列，并持续发布新的版本和能力（例如多模态模型 DeepSeek-VL）。

DeepSeek-LLM: 这是通用的语言模型系列，通常包含不同规模（如 7B, 67B 参数）的基础模型（Base）、指令遵循模型（Instruct）和对话模型（Chat）。Base 模型是预训练的原始模型，Instruct 模型经过指令微调，能更好地理解和执行用户的指令，而 Chat 模型则针对多轮对话进行了优化。这些模型在多种语言任务上表现出色，包括文本生成、摘要、翻译、问答等。
DeepSeek-Coder: 专注于代码领域的模型，同样包含 Base 和 Instruct 版本。它们在代码生成、代码补全、代码理解、代码翻译等方面具有强大的能力，是程序员的得力助手。
DeepSeek-VL: 多模态模型，能够理解图像和文本的组合输入，并基于此进行推理和生成。这开启了跨模态应用的可能。

DeepSeek 模型的一大亮点在于其在性能和可访问性之间的良好平衡，尤其是其开源或开放的许可，使得更多个人和组织能够在其基础上进行开发和研究。

1.2 Hugging Face 平台：开源 AI 的中心

Hugging Face 不仅仅是一个代码托管平台，它是一个围绕机器学习模型构建的生态系统，核心组件包括：

Models Hub: 一个巨大的模型仓库，社区成员可以在此分享和发现各种预训练模型，包括 LLMs、计算机视觉模型、音频模型等。DeepSeek 的官方模型以及社区贡献的模型都在这里可以找到。
Datasets Hub: 存储和分享数据集的仓库，为模型的训练、评估和微调提供数据支持。
Spaces: 一个用于构建和分享机器学习应用 demo 的平台，无需复杂的部署，可以直接在浏览器中体验模型能力。
transformers 库: Hugging Face 最核心的开源库之一，提供了加载、使用各种预训练模型（包括 DeepSeek）的统一 API。它极大地简化了模型的下载、加载和推理过程。
tokenizers 库: 提供了各种模型的 tokenizer，用于将文本转换为模型可以理解的数字表示（tokens），反之亦然。
accelerate 库: 帮助用户轻松地在各种硬件配置（CPU, 单 GPU, 多 GPU, TPU）上运行 PyTorch 模型，无需修改底层代码。
peft 和 trl 库: 用于高效微调大型模型（如 LoRA）和强化学习训练的工具。

Hugging Face 平台为开发者提供了一站式的解决方案，从模型探索到实际应用，都能在这里找到所需的资源和工具。结合 DeepSeek 模型，我们可以高效地进行实验和开发。

第二章：在 Hugging Face 平台上寻找 DeepSeek 模型

Hugging Face Models Hub 是我们发现 DeepSeek 模型的第一站。

2.1 访问 Models Hub

打开浏览器，访问 huggingface.co/models。这是一个庞大的模型索引页面。

2.2 搜索 DeepSeek 模型

在页面顶部的搜索框中输入 “DeepSeek” 或 “deepseek-ai”。搜索结果会列出所有包含这些关键词的模型仓库。DeepSeek 官方发布的模型通常在其组织账号 deepseek-ai 下。

2.3 浏览 DeepSeek 官方仓库

点击进入 deepseek-ai 组织页面，您会看到该组织发布的所有模型。例如：

deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base
deepseek-ai/deepseek-llm-7b-instruct
deepseek-ai/deepseek-llm-67b-base
deepseek-ai/deepseek-llm-67b-instruct
deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base
deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct
deepseek-ai/deepseek-vl-1.3b-chat
等等…

每个模型仓库都是一个独立的页面，提供了关于该模型的详细信息，这就是模型的 “Model Card”。

2.4 理解 Model Card

Model Card 是模型仓库的核心，它包含了关于该模型的一切重要信息：

Description: 模型的简要介绍，包括其类型（LLM, Coder, VL）、规模、开发目的等。
Model Architecture: 关于模型结构的概述（通常是 Transformer 架构）。
Training Data: 使用了哪些数据进行预训练或微调。这对理解模型的特点和潜在偏见非常重要。
How to Use: 这是最关键的部分，提供了使用该模型进行推理的代码示例，通常是 Python 代码，使用了 transformers 库。它会指导您如何加载模型和 tokenizer，以及如何进行文本生成。
Limitations and Biases: 模型已知的局限性、潜在的偏见以及负责任使用方面的建议。
Evaluation Results: 模型在各种基准测试上的性能得分。
Files and versions: 模型权重文件、配置文件、tokenizer 文件等。您可以在这里直接查看文件列表。
Community: Discussions 和 Pull Requests 区域，可以与其他用户交流、报告问题或贡献代码。

仔细阅读 Model Card 是入门任何 Hugging Face 模型的第一步，它提供了最权威、最直接的使用指南。

第三章：准备开发环境

在使用 DeepSeek 模型之前，我们需要设置一个合适的 Python 开发环境。

3.1 安装必要的库

通过 pip 安装 Hugging Face 的 transformers 库以及 PyTorch。对于 DeepSeek 模型，通常还需要 accelerate 库以支持高效加载和推理。

bash pip install transformers torch accelerate

transformers: Hugging Face 的核心库，用于加载和使用模型。
torch: 深度学习框架，DeepSeek 模型权重是基于 PyTorch 加载的。
accelerate: 辅助库，用于优化模型加载和在不同硬件上的运行。

如果您计划使用 DeepSeek-Coder 模型，可能还需要安装一些额外的依赖，具体请参考对应 Model Card 中的说明。如果您打算使用多模态模型 DeepSeek-VL，还需要安装用于图像处理的库，例如 Pillow 和 transformers 的 VL 特定依赖。

“`bash

对于 DeepSeek-VL 可能需要

pip install Pillow

如果 transformers 版本较低，可能需要安装特定依赖，

指定模型名称

model_name = “deepseek-ai/deepseek-llm-7b-instruct”

加载 Tokenizer

trust_remote_code=True 是必需的，因为 DeepSeek 模型可能使用了自定义的代码或结构

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)

加载模型

device_map=”auto” 会自动将模型层分配到可用的设备（GPU, CPU）以优化内存使用

如果内存足够，也可以指定 device=”cuda” 或 device=”cpu”

torch_dtype=torch.bfloat16 或 torch.float16 可以使用半精度加载，减少内存占用并加速计算（需要对应硬件支持）

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
trust_remote_code=True,
device_map=”auto”,
torch_dtype=torch.bfloat16 # 或 torch.float16
)

print(f”Model {model_name} loaded successfully.”)
“`

代码解释:

AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, ...): 从 Hugging Face Hub 下载并加载与 model_name 对应的 tokenizer。
trust_remote_code=True: 重要！ Hugging Face 允许模型仓库包含自定义代码（例如自定义模型架构、tokenizer 处理逻辑）。DeepSeek 模型可能使用了这样的自定义代码，因此需要设置此参数为 True 才能加载。请注意，启用此选项意味着您信任模型仓库的发布者，因为它会执行仓库中的代码。
AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, ...): 从 Hugging Face Hub 下载并加载与 model_name 对应的因果语言模型。因果语言模型是最常见的 LLM 类型，用于根据前面的文本预测下一个 token，非常适合文本生成任务。
device_map="auto": 告诉 accelerate 库自动决定如何将模型权重分布到您的硬件上。它会尽量将模型放在 GPU 上，如果一个 GPU 放不下，会尝试分散到多个 GPU，最后如果还有部分放不下，会放在 CPU 甚至硬盘上。这大大简化了在不同硬件上运行大模型。
torch_dtype=torch.bfloat16: 以 bfloat16 精度加载模型权重。相比默认的 float32，bfloat16/float16 占用内存减半，计算速度通常更快，且对模型精度影响较小（尤其 bfloat16 在动态范围上优于 float16）。您的 GPU 需要支持 bfloat16 (如 NVIDIA A100, H100, 或 RTX 30系列及更新) 或 float16。

4.2 准备输入文本

模型处理的是 token IDs 而非原始文本。我们需要使用 tokenizer 将输入的文本转换为 token IDs。

对于 Instruct 模型，通常需要遵循特定的 Prompt 格式。虽然 DeepSeek 的 Instruct 模型可能接受多种格式，但一个常见的简单指令格式是：

User: [Your Instruction]

然后模型生成回复。对于更标准的对话或指令格式，可以参考 Model Card 或使用 Hugging Face 的 ChatML 格式辅助工具。

“`python

输入指令或问题

prompt = “User: 请写一首关于春天的五言绝句。”

使用 tokenizer 将文本编码为 token IDs

return_tensors=”pt” 表示返回 PyTorch tensors

inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors=”pt”)

将输入 tensors 移动到模型所在的设备上

如果使用了 device_map=”auto”，inputs 需要移动到模型输入层所在的设备，通常是第一个 GPU 或 CPU

一个更健壮的方法是找到模型的第一层的设备，并将 inputs 移过去

if hasattr(model, ‘device’):
input_device = model.device
else:
# Fallback for auto device mapping, usually the first device
input_device = next(model.parameters()).device

inputs = inputs.to(input_device)

print(f”Encoded input tensor shape: {inputs.shape}”)
print(f”Encoded input tensor device: {inputs.device}”)
“`

代码解释:

tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt"): 将 prompt 字符串转换为 PyTorch tensor 形式的 token ID 序列。
.to(input_device): 将输入的 tensor 移动到与模型相同的设备上。模型和输入必须在同一个设备上才能进行计算。

4.3 进行文本生成（推理）

使用模型的 generate 方法进行文本生成。这个方法封装了循环预测下一个 token 的过程，直到生成停止条件（如达到最大 token 数、遇到结束 token 等）。

“`python

设置生成参数

max_new_tokens: 控制模型生成文本的最大长度（不包括prompt本身的长度）

num_beams: 使用 Beam Search 的 beam 数量，>1 时使用 Beam Search，=1 时使用 Greedy Search

do_sample: 是否使用采样策略（如 Temperature, Top-k, Top-p），如果为 True，num_beams 必须为 1

temperature: 采样温度，越高生成结果越随机/有创造性，越低越确定/保守

top_k: 每次采样时只考虑概率最高的 k 个 token

top_p: 每次采样时只考虑累积概率达到 p 的 token 集合中进行采样

no_repeat_ngram_size: 避免生成重复的 n-gram

eos_token_id: 结束生成条件的 token ID

pad_token_id: 填充 token ID（如果在 batch 中处理不同长度的序列时需要）

对于简单的Instruct生成，通常使用采样或Greedy Search

output = model.generate(
inputs,
max_new_tokens=128, # 生成最多128个新 token
do_sample=True, # 启用采样
temperature=0.7, # 设置采样温度
top_k=50, # 考虑最高50个 token
top_p=0.95, # 考虑累积概率0.95的 token 集合
# DeepSeek 的结束 token ID 可以从 tokenizer 中获取，但通常 eos_token_id 和 pad_token_id 会自动设置
# 如果需要手动设置，可以查找 tokenizer.eos_token_id 和 tokenizer.pad_token_id
)

print(f”Generated output tensor shape: {output.shape}”)
“`

代码解释:

model.generate(...): 这是 transformers 库中用于文本生成的核心方法。它接收输入的 token IDs，并根据模型的预测和指定的生成策略生成新的 token IDs。
各种参数控制了生成过程的行为。对于初学者，max_new_tokens 是最重要的，它限制了输出的长度。do_sample=True 结合 temperature 和 top_p 是生成多样化文本的常用组合。num_beams > 1 则用于生成更可能的高概率序列，常用于摘要、翻译等任务。

4.4 解码输出

生成的 output 是一个 token ID 序列的 tensor。我们需要使用 tokenizer 将其解码回人类可读的文本。

“`python

解码生成的 token IDs

skip_special_tokens=True 会跳过模型内部使用的特殊 token（如 EOS, BOS, PAD）

decoded_output = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

print(“\n— 生成结果 —“)
print(decoded_output)
“`

代码解释:

tokenizer.decode(output[0], ...): 将 token ID 序列解码回字符串。output tensor 的形状通常是 (batch_size, sequence_length)，这里我们只生成了一个序列，所以取 output[0]。
skip_special_tokens=True: 这个参数非常有用，它可以去除模型生成结果中包含的特殊 token，让输出更干净。

将以上代码片段组合在一起，您就完成了一次使用 DeepSeek Instruct 模型进行基本文本生成的流程。

第五章：深入理解 DeepSeek 模型变体与使用场景

DeepSeek 模型家族有多种变体，理解它们的差异有助于选择合适的模型应对特定任务。

5.1 Base vs. Instruct vs. Chat

Base 模型 (e.g., deepseek-llm-7b-base): 这些模型只经过了大规模无监督文本的预训练。它们学习了语言的语法、语义和世界知识，但它们的目标是预测下一个 token，而不是直接响应用户的指令。直接使用 Base 模型进行指令遵循任务通常效果不佳，它们更适合作为进一步微调（Fine-tuning）的基础模型。
- 使用场景: 作为各种下游任务（如分类、序列标注、抽取等）的特征提取器，或是在您的特定数据集上进行全量或高效微调（如 LoRA）以适应独特任务。
Instruct 模型 (e.g., deepseek-llm-7b-instruct): 这些模型在 Base 模型的基础上，通过在指令-响应对数据集上进行监督微调（SFT）得到。它们学会了理解和执行用户以自然语言提出的指令。这是最常用的通用模型类型，适合各种一次性指令任务。
- 使用场景: 问答、文本生成（故事、文章、诗歌）、摘要、翻译、代码生成（对于 Coder Instruct 模型）、内容创作、信息抽取等。
Chat 模型 (e.g., deepseek-llm-vl-1.3b-chat): 这些模型进一步在多轮对话数据上进行了微调，通常还结合了强化学习（如 RLHF 或 DPO）。它们擅长维护对话状态，进行多轮交流，并展现出更像人类的对话风格。
- 使用场景: 构建聊天机器人、虚拟助手、需要多轮交互的应用。

5.2 DeepSeek-LLM vs. DeepSeek-Coder

DeepSeek-LLM: 通用模型，训练数据以自然语言为主，适用于广泛的自然语言任务。
DeepSeek-Coder: 代码模型，训练数据包含了大量的代码和与代码相关的自然语言文本（如文档、Issue）。它们对编程语言的语法和结构有深入理解，能够生成高质量的代码。
- 使用场景: 代码生成、代码补全（IDE插件）、bug 检测、代码重构、不同编程语言间的代码翻译、根据自然语言需求生成代码。DeepSeek-Coder-Instruct 特别擅长根据自然语言指令完成编程任务。

5.3 DeepSeek-VL

DeepSeek-VL: 多模态模型，能够同时处理图像和文本输入。这使得它能够回答关于图像内容的问题、根据图像和文本进行描述或创作。
- 使用场景: 图像问答、图像字幕生成、视觉定位、基于图像的创意写作、多模态聊天机器人。

选择合适的模型:

如果您需要一个通用的、能理解指令的模型，选择 DeepSeek-LLM Instruct 版本。
如果您主要处理代码相关任务，选择 DeepSeek-Coder Instruct 版本。
如果您需要处理包含图像的任务，选择 DeepSeek-VL Chat 版本。
如果您打算在自己的特定数据集上从头开始微调，可以选择 Base 模型作为起点（但通常从 Instruct 模型微调效果更好，尤其是在数据量有限时）。
根据您的硬件资源，选择合适的模型规模（7B vs 67B）。

第六章：优化生成效果与高级参数

model.generate 方法提供了丰富的参数来控制生成过程，从而优化输出的质量和风格。

6.1 采样策略 (Sampling)

当 do_sample=True 时，模型不再总是选择概率最高的下一个 token（Greedy Search），而是根据概率分布进行采样。这会引入随机性，使生成结果更具创造性和多样性。

temperature (温度): 浮点数，通常在 0.1 到 1.0 之间。
- temperature 接近 0 时，概率分布变得尖锐，模型更倾向于选择高概率 token，生成结果趋于确定和保守。
- temperature 升高时，概率分布变得平坦，低概率 token 被选中的机会增加，生成结果更加随机和有创造性。
- 设置为 0 或 1.0 时有特殊行为（0通常等同于 Greedy Search，1.0是正常采样）。
top_k: 整数。在选择下一个 token 时，只考虑概率最高的 top_k 个 token，然后在这 top_k 个 token 中进行采样。这可以避免从非常低概率的 token 中采样，减少生成无关内容的风险。
top_p (核采样 / Nucleus Sampling): 浮点数，通常在 0.9 到 1.0 之间。选择累积概率超过 top_p 的最小 token 集合，然后在这个集合中进行采样。这是一种动态的 top_k 方式，可以根据概率分布的形状自动调整候选集合的大小。通常 top_p=0.95 是一个常用的值。
temperature 和 top_p 的组合使用: 通常一起使用，temperature 控制整体随机性水平，top_p 控制采样集合的大小。

6.2 搜索策略 (Search)

当 do_sample=False 时，模型使用确定性搜索策略。

Greedy Search (num_beams=1): 每次都选择概率最高的下一个 token。生成速度快，但容易陷入局部最优，生成重复或缺乏连贯性的文本。
Beam Search (num_beams > 1): 在每一步维护 num_beams 个最有可能的序列，并在下一步基于这 num_beams 个序列扩展，最终选择得分最高的序列。Beam Search 倾向于找到更高概率的整体序列，生成结果通常比 Greedy Search 更连贯和高质量，常用于需要准确性的任务（如翻译、摘要）。然而，Beam Search 可能会生成重复性高的文本，并且计算成本更高。

6.3 其他重要参数

max_new_tokens: 如前所述，生成的最大 token 数。必须设置，否则可能生成无限长的文本。
min_length: 生成的最小 token 数。确保输出不会过短。
no_repeat_ngram_size: 整数。禁止生成重复的 n-gram。例如，no_repeat_ngram_size=3 会阻止模型连续生成相同的三个 token 序列。有助于减少生成文本的重复感。
early_stopping: 布尔值。与 num_beams 结合使用。如果设置为 True，一旦有 num_beams 个序列生成了结束 token，搜索就会停止。
length_penalty: 浮点数。与 num_beams 结合使用。对生成长度进行惩罚或奖励。length_penalty > 0 鼓励生成更长的序列，length_penalty < 0 鼓励生成更短的序列。
num_return_sequences: 整数。如果要生成多个独立的输出序列，可以设置此参数（需要 do_sample=True 或 num_beams > 1）。

示例：使用 Beam Search 生成

“`python

… (加载模型和 tokenizer 的代码同上) …

prompt = “请用简洁的语言总结一下大语言模型的发展历程。”

inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors=”pt”).to(model.device) # Ensure input is on the correct device

使用 Beam Search 生成

output = model.generate(
inputs,
max_new_tokens=200,
num_beams=5, # 使用 5 个 beams
do_sample=False, # 禁用采样，使用确定性 Beam Search
early_stopping=True, # 找到 5 个结束序列后提前停止
)

decoded_output = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(“\n— Beam Search 生成结果 —“)
print(decoded_output)
“`

通过调整这些参数，您可以精细控制 DeepSeek 模型的生成行为，使其更好地满足您的应用需求。

第七章：探索 DeepSeek 在 Hugging Face Spaces 上的应用

除了在本地或服务器上运行模型，您还可以通过 Hugging Face Spaces 快速体验 DeepSeek 模型的能力。DeepSeek 官方或社区成员通常会在 Spaces 上构建基于 DeepSeek 模型的 demo 应用。

7.1 寻找 DeepSeek Space

在 Hugging Face 网站上，点击顶部的 “Spaces”。在搜索框中输入 “DeepSeek” 或 “deepseek-ai”。您会看到相关的 Space 应用列表。

例如，您可能会找到 DeepSeek-Vl 的多模态演示 Space，或者 DeepSeek-Coder 的代码生成演示。

7.2 使用 DeepSeek Space

点击进入一个 Space 页面，如果应用正在运行，您会看到一个交互式界面（通常是 Gradio 或 Streamlit 应用）。

文本生成/聊天 Space: 通常有一个文本输入框，您可以输入 prompt 或对话内容，点击按钮后即可看到模型生成的回复。
代码生成 Space: 您可能需要输入一个自然语言的需求描述，或者一段不完整的代码，然后模型会生成相应的代码片段。
多模态 Space: 会有上传图片的选项，以及一个文本输入框，您可以结合图片提出问题。

使用 Space 是体验模型能力的零代码方式，尤其适合快速了解模型的特性和潜力。许多 Space 的代码是公开的，您也可以查看其实现，学习如何构建自己的模型应用。

第八章：深入与进阶：微调、私有化部署与更多资源

入门之后，如果您想更深入地应用 DeepSeek 模型，可以考虑以下方向：

8.1 模型微调 (Fine-tuning)

在特定领域或任务上对 DeepSeek 模型进行微调，可以显著提升其在该领域的性能。Hugging Face 提供了强大的工具来支持微调大型模型：

transformers 库: 提供了 Trainer API，用于标准的监督微调。
peft 库: 参数高效微调库 (Parameter-Efficient Fine-Tuning)，支持 LoRA, QLoRA 等技术，可以在只训练少量额外参数的情况下高效微调大模型，大大降低计算资源需求。
trl 库: Transformer Reinforcement Learning 库，支持基于人类反馈的强化学习 (RLHF) 和直接偏好优化 (DPO) 等技术，用于进一步对齐模型行为。

微调需要准备特定格式的数据集，并根据可用资源选择合适的微调方法（全量微调 vs PEFT）。DeepSeek 的 Base 模型是微调的理想起点，但有时在 Instruct 模型上进行二次微调（Supervised Fine-tuning 或 DPO）以适应更具体的指令格式或风格也是常见做法。

8.2 模型量化与部署

对于大型模型，量化（如 INT8, INT4）可以减小模型体积和内存占用，提高推理速度。Hugging Face 生态系统也支持多种量化技术。

部署方面，除了传统的 Web 服务部署，还可以考虑：

Text Generation Inference (TGI): Hugging Face 提供的快速、可扩展的生成推理服务，支持多种模型和优化技术。
vLLM: 一个用于 LLM 推理的高吞吐量服务引擎。
LocalAI 或 Ollama: 社区项目，简化在本地运行大模型的流程，通常集成了多种模型（包括 DeepSeek）和量化选项。

8.3 社区与官方资源

DeepSeek 官方文档/GitHub 仓库: 查找 DeepSeek 官方发布的技术文档、代码仓库，了解模型的最新动态、训练细节和使用建议。
Hugging Face 社区论坛: 在论坛上提问、搜索已有的讨论，与其他 DeepSeek 和 Hugging Face 用户交流经验。
模型卡 (Model Card): 永远是关于特定模型最准确的信息来源，包含特殊的使用注意事项和性能数据。

结论

DeepSeek 模型家族凭借其出色的能力和开放性，为 LLM 领域的探索和应用提供了强有力的工具。而 Hugging Face 平台则以其丰富的资源和便捷的工具链，极大地降低了使用 DeepSeek 模型的门槛。

从在 Models Hub 上发现模型，到使用 transformers 库加载和运行基本推理，再到理解不同模型变体的适用场景，并掌握优化生成效果的参数，Hugging Face 为我们提供了端到端的支持。无论是进行文本创作、代码辅助、智能问答，还是进一步探索模型微调和应用部署，DeepSeek on Hugging Face 都是一个高效且充满可能性的起点。

希望本文能为您在 Hugging Face 平台上探索 DeepSeek 模型提供详实的指引。现在，就请根据您的兴趣和需求，选择一个 DeepSeek 模型，开始您的实践之旅吧！在开源社区的协作下，AI 的未来正被不断塑造，而您，正手握探索未来的钥匙。

DeepSeek 模型入门：Hugging Face 平台深度探索

第一章：认识 DeepSeek 模型家族与 Hugging Face 平台

第二章：在 Hugging Face 平台上寻找 DeepSeek 模型

第三章：准备开发环境

对于 DeepSeek-VL 可能需要

如果 transformers 版本较低，可能需要安装特定依赖，

最新版本通常内置了对多数模型的支持

第四章：加载和使用 DeepSeek 模型进行基本推理

指定模型名称

加载 Tokenizer

trust_remote_code=True 是必需的，因为 DeepSeek 模型可能使用了自定义的代码或结构

加载模型

device_map=”auto” 会自动将模型层分配到可用的设备（GPU, CPU）以优化内存使用

如果内存足够，也可以指定 device=”cuda” 或 device=”cpu”

torch_dtype=torch.bfloat16 或 torch.float16 可以使用半精度加载，减少内存占用并加速计算（需要对应硬件支持）

输入指令或问题

使用 tokenizer 将文本编码为 token IDs

return_tensors=”pt” 表示返回 PyTorch tensors

将输入 tensors 移动到模型所在的设备上

如果使用了 device_map=”auto”，inputs 需要移动到模型输入层所在的设备，通常是第一个 GPU 或 CPU

一个更健壮的方法是找到模型的第一层的设备，并将 inputs 移过去

设置生成参数

max_new_tokens: 控制模型生成文本的最大长度（不包括prompt本身的长度）

num_beams: 使用 Beam Search 的 beam 数量，>1 时使用 Beam Search，=1 时使用 Greedy Search

do_sample: 是否使用采样策略（如 Temperature, Top-k, Top-p），如果为 True，num_beams 必须为 1

temperature: 采样温度，越高生成结果越随机/有创造性，越低越确定/保守

top_k: 每次采样时只考虑概率最高的 k 个 token

top_p: 每次采样时只考虑累积概率达到 p 的 token 集合中进行采样

no_repeat_ngram_size: 避免生成重复的 n-gram

eos_token_id: 结束生成条件的 token ID

pad_token_id: 填充 token ID（如果在 batch 中处理不同长度的序列时需要）

对于简单的Instruct生成，通常使用采样或Greedy Search

解码生成的 token IDs

skip_special_tokens=True 会跳过模型内部使用的特殊 token（如 EOS, BOS, PAD）

第五章：深入理解 DeepSeek 模型变体与使用场景

第六章：优化生成效果与高级参数

… (加载模型和 tokenizer 的代码同上) …

使用 Beam Search 生成

第七章：探索 DeepSeek 在 Hugging Face Spaces 上的应用

第八章：深入与进阶：微调、私有化部署与更多资源

结论

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