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利用C++和DeepSeek模拟问答场景以解答用户问题的代码

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  •      文件类型:CPP


简介:
本项目运用C++编程结合DeepSeek技术,构建了一个智能化的问答系统,能够有效处理并回答用户的各类查询请求。 使用 C++ 结合 DeepSeek 相关功能来编写一个简单的问答场景的源代码示例。此程序将利用 DeepSeek 模型回答用户提出的问题。 实现思路如下: 1. **模型与分词器加载**:通过 libtorch 加载 DeepSeek 的预训练模型,并借助 tokenizers-cpp 库加载相应的分词工具。 2. **问题处理**:对用户的提问进行文本分割和编码,使其能够被模型所理解并转化为张量形式输入到模型中。 3. **推理过程**:将经过编码的问题传递给模型进行计算,从而得到预测的答案。 4. **结果解码**:最后一步是把由模型产生的输出数据解释成易于人类阅读的形式。 环境准备: - 安装 PyTorch C++ 库(libtorch); - 获取并安装 tokenizers-cpp。

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客服
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  • C++DeepSeek
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    本项目运用C++编程结合DeepSeek技术,构建了一个智能化的问答系统,能够有效处理并回答用户的各类查询请求。 使用 C++ 结合 DeepSeek 相关功能来编写一个简单的问答场景的源代码示例。此程序将利用 DeepSeek 模型回答用户提出的问题。 实现思路如下: 1. **模型与分词器加载**:通过 libtorch 加载 DeepSeek 的预训练模型,并借助 tokenizers-cpp 库加载相应的分词工具。 2. **问题处理**:对用户的提问进行文本分割和编码,使其能够被模型所理解并转化为张量形式输入到模型中。 3. **推理过程**:将经过编码的问题传递给模型进行计算,从而得到预测的答案。 4. **结果解码**:最后一步是把由模型产生的输出数据解释成易于人类阅读的形式。 环境准备: - 安装 PyTorch C++ 库(libtorch); - 获取并安装 tokenizers-cpp。
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