使用 DeepSeek 的 Python 代码实现文本摘要生成

简介：
本项目采用DeepSeek技术，通过Python代码实现高效、准确的文本摘要自动生成。适合需要快速获取文档核心信息的应用场景。 代码解释与使用说明如下： 依赖安装：需要安装transformers和torch库，可以通过命令`pip install transformers torch`进行安装。 模型加载：可以借助AutoTokenizer和AutoModelForSeq2SeqLM从Hugging Face平台加载用于文本摘要的DeepSeek分词器和模型。 输入处理：将待摘要的长文本赋值给long_text变量。使用分词器将其编码为模型可接受的输入张量，并将其移动到GPU上进行计算。 摘要生成：调用model.generate方法来生成摘要，可以通过设置max_length参数控制摘要的最大长度，通过num_beams参数调整束搜索算法中的束宽大小，同时可以利用early_stopping参数在找到合适的结果时提前终止搜索过程。 输出处理：使用分词器将模型生成的摘要张量解码为文本格式，并进行打印。