低配电脑如何运行deepseek大模型？

安装依赖

# 安装核心依赖（PyTorch + Transformers）
pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install transformers==4.35.0 accelerate sentencepiece

安装显存优化库

# 安装显存优化库（8-bit/4-bit量化支持）
pip install bitsandbytes  # 用于4/8-bit量化
pip install auto-gptq     # 可选（GPU推理加速）

强制使用共享GPU内存

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_path = "DeepSeek-AI/deepseek-moe-16b-chat"  # 替换为本地路径（若已下载）

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

# 关键配置：启用8-bit量化 + 显存卸载 + 共享内存
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_path,
    device_map="auto",                # 自动分配CPU/GPU
    torch_dtype=torch.float16,        # 半精度
    load_in_8bit=True,                # 8-bit量化（显存需求减半）
    offload_folder="offload_cache",    # 临时卸载目录
    trust_remote_code=True
)

显存不足时的备选方案

# 如果8-bit仍OOM，改用4-bit（需bitsandbytes>=0.41.0）
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_path,
    load_in_4bit=True,                # 4-bit量化
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,
    device_map="auto"
)

最小化测试demo

from transformers import TextStreamer

def chat(query: str, max_new_tokens=512):
    inputs = tokenizer(query, return_tensors="pt").to("cuda")
    streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True)  # 流式输出

    output = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=max_new_tokens,
        do_sample=True,
        temperature=0.7,
        streamer=streamer
    )
    return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

# 测试
chat("如何用Python快速训练一个MoE模型？")