如何获取和使用 DeepSeek-Prover-V2？

‌一、获取途径‌

1. ‌开源平台下载‌

   • ‌Hugging Face‌：模型已开源至 Hugging Face 平台，支持直接下载完整模型权重及配置文件。
   • ‌PPIO 派欧云‌：提供一站式 AIGC 云服务，平台已上线 DeepSeek-Prover-V2-671B 模型，支持在线部署与调用。

2. ‌算力适配版本选择‌

   • 提供双版本适配：
     • ‌7B 参数模型‌：适合本地部署或低算力场景，支持 Lean 4 子目标验证。
     • ‌671B 稀疏 MoE 模型‌：需昇腾 910B/H800 等高性能芯片支持，适用于复杂定理推理任务。

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‌二、部署与配置‌

1. ‌环境要求‌

   • ‌硬件配置‌：
     • 671B 版本需至少 8 卡昇腾 910B 或 NVIDIA H800 集群，显存建议 ≥640GB36。
     • 7B 版本可在单卡 A100/A800 环境下运行。
   • ‌软件依赖‌：
     • 需预装 Lean 4 定理证明环境及 Python 3.10+、PyTorch 2.3+ 框架。

2. ‌快速部署流程

   # 从 Hugging Face 克隆仓库
   git clone https://huggingface.co/deepseek/DeepSeek-Prover-V2-671B
   # 安装依赖（需启用 FP8 量化支持）
   pip install -r requirements.txt --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
   # 加载模型示例代码
   from transformers import AutoModelForCausalLM
   model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek/DeepSeek-Prover-V2-671B", trust_remote_code=True)
   

   ‌三、核心使用场景‌

3. ‌定理证明模式‌

   • ‌递归分解‌：输入非形式化数学命题，模型自动生成 Lean 4 代码，分解为子目标并逐步验证。
   • ‌交互式调试‌：支持在 Jupyter Notebook 中实时修正证明步骤，模型提供错误定位与修复建议。

4. ‌API 调用集成‌

   • 通过 PPIO 平台 API 接口批量处理任务（需申请开发者密钥）：

     import ppio_api
     client = ppio_api.Client(api_key="YOUR_KEY")
     response = client.prove_theorem("∀n∈ℕ, n² ≥ n")
     print(response.lean4_code)  # 输出形式化证明代码
     

     ‌四、注意事项‌

   • ‌算力成本控制‌

     • 671B 模型推理时启用动态专家选择（Dynamic Expert Selection），可通过调整 max_active_experts 参数降低显存占用。
     • PPIO 平台提供按需付费服务，每小时费用约为 48 元（使用昇腾 910B 算力）。

   • ‌学术用途建议‌

     • 建议结合官方提供的冷启动数据集（含 200B tokens 推理数据）进行微调，以适配特定数学领域任务14。
     • 7B 模型在有限基数证明等任务中表现优于大模型，可优先尝试。

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