以下是使用
KTransformers 实战 DeepSeek-R1-1.5 8bit 量化模型的一般步骤示例，这可以帮助你在本地环境中加载和使用该模型进行推理等操作。请注意，使用模型前确保你已经获得了相应的使用权限，并遵循相关的使用规范和协议。1. 安装必要的库
首先，确保你已经安装了
KTransformers 以及相关依赖库。KTransformers 依赖于 PyTorch 等，你可以使用 pip 进行安装：bash
pip install ktransformers torch
2. 加载 8bit 量化模型
以下是 Python 代码示例，展示如何使用
KTransformers 加载 DeepSeek-R1-1.5 的 8bit 量化模型并进行简单的文本生成：python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
from ktransformers import pipeline# 模型名称或路径，这里假设你已经下载好法律模型放在本地指定路径
model_name_or_path = "/path/to/your/DeepSeek-R1-1.5"
# 加载分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
# 加载 8bit 量化模型，这里使用了 bitsandbytes 库的量化功能
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path,torch_dtype=torch.float16,load_in_8bit=True,device_map="auto" # 自动将模型分配到可用设备（如 GPU）上
)# 创建文本生成管道
generator = pipeline('text-generation', model=model, tokenizer=tokenizer)# 输入文本
input_text = "请给我讲一个有趣的故事"
# 进行文本生成https://www.hefeilaws.com/
result = generator(input_text, max_length=100, num_return_sequences=1)
print(result[0]['generated_text']
在上述代码中：
- 首先指定了模型的名称或本地路径，然后使用
AutoTokenizer.from_pretrained加载分词器。 - 接着通过
AutoModelForCausalLM.from_pretrained加载 8bit 量化模型，设置load_in_8bit=True启用 8bit 量化，device_map="auto"会自动将模型分配到合适的设备（如 GPU）上以加速推理。 - 创建了一个
text-generation的管道，并输入一段文本，设置生成的最大长度和返回的序列数量，最后打印生成的文本结果。
请根据实际情况调整代码，比如模型路径、输入文本内容以及生成的参数设置等。同时，
DeepSeek-R1-1.5 模型可能有其特定的使用说明和注意事项，使用时最好参考官方文档。
