DeepSeek-R1模型在HuggingFace Hub上的情况如何？

DeepSeek-R1模型在HuggingFace Hub上的情况如何？

5 回复

DeepSeek-R1模型已发布在HuggingFace Hub上，可直接使用。

更多关于DeepSeek-R1模型在HuggingFace Hub上的情况如何？的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/goods-1206.html


DeepSeek-R1模型在HuggingFace Hub上表现良好，受到广泛关注和积极评价。

DeepSeek-R1模型在HuggingFace Hub上的表现良好。它支持多种功能，包括文本生成、代码生成和对话等，并且在多个基准测试中表现优异。具体信息可以在HuggingFace Hub上查看。

DeepSeek-R1模型已发布在HuggingFace Hub上，可直接使用。

根据最新的信息，DeepSeek-R1模型已经在HuggingFace Hub上发布。该模型是一个功能强大的自然语言处理模型，适合多种任务，包括文本生成、问答和对话等。在HuggingFace Hub上，你可以找到该模型的详细文档、使用示例以及预训练权重，方便开发者和研究人员快速集成和应用。

如果你想使用DeepSeek-R1模型，可以通过以下代码加载：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载模型和分词器
model_name = "deepseek/DeepSeek-R1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 示例输入
input_text = "你好，DeepSeek-R1！"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")

# 生成文本
outputs = model.generate(**inputs)
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(generated_text)

你可以在HuggingFace Hub上搜索“DeepSeek-R1”以获取更多信息和资源。

回到顶部