企业官网建设流程全解析

坪山住房及建设局网站,免费word模板网站,精品课网站建设,网红营销的作用DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B实战案例#xff1a;法律文书生成系统搭建教程 1. 引言#xff1a;为什么选择DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B做法律文书生成#xff1f; 你有没有遇到过这样的情况#xff1a;客户急着要一份合同#xff0c;但模板不合适#xff0c;改起来…DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B实战案例法律文书生成系统搭建教程1. 引言为什么选择DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B做法律文书生成你有没有遇到过这样的情况客户急着要一份合同但模板不合适改起来费时又怕出错或者一个案子涉及多个法律条文写代理意见写到头大别担心今天我要带你用AI来解决这个问题。我们这次要用的模型是DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B这是基于通义千问Qwen-1.5B通过DeepSeek-R1的强化学习蒸馏技术优化后的推理模型。它虽然只有1.5B参数但逻辑推理和文本结构能力非常强特别适合处理像法律文书这种对格式严谨、语言规范要求高的任务。这个项目是我by113小贝在实际工作中二次开发的成果目标很明确让普通人也能快速生成专业级的法律文书比如起诉状、合同、律师函、答辩状等不用再翻模板、查法条输入关键信息就能出稿。整个系统我们用Gradio搭了个Web界面部署在GPU服务器上支持多用户并发访问。下面我会手把手教你从零开始搭建哪怕你是AI新手只要会敲命令行就能跑起来。2. 环境准备与依赖安装2.1 系统与硬件要求先确认你的设备能不能跑得动GPU建议至少8GB显存如RTX 3070/4070或T4以上CUDA环境CPU模式也支持但生成速度慢适合测试操作系统LinuxUbuntu 22.04推荐Windows WSL也可Python版本3.11这个模型对资源比较友好1.5B参数意味着它不像几十B的大模型那样“吃”显存普通工作站或云服务器都能扛得住。2.2 安装核心依赖包打开终端执行以下命令安装必要的Python库pip install torch2.9.1 transformers4.57.3 gradio6.2.0 --upgrade如果你用的是NVIDIA GPU确保CUDA驱动正常nvidia-smi看到GPU信息就说明环境没问题了。提示如果下载慢可以换国内镜像源比如清华源pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple3. 模型获取与本地部署3.1 下载模型文件模型已经托管在Hugging Face你可以直接下载huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B下载完成后默认会缓存到/root/.cache/huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1___5B注意路径中的1___5B是Hugging Face对1.5B的转义写法别搞错了。3.2 验证模型加载写个简单的测试脚本看看模型能不能正常加载from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model_path /root/.cache/huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1___5B tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) model AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_path, device_mapauto, # 自动分配GPU/CPU torch_dtypeauto ) print( 模型加载成功)运行后如果没报错说明模型已经准备好了。4. 构建法律文书生成Web服务4.1 编写核心生成函数我们来写一个专门生成法律文书的函数。关键是设计好提示词prompt模板让模型知道该怎么写。def generate_legal_document(doc_type, case_info): prompt f 你是一名资深执业律师请根据以下信息生成一份正式的{doc_type}要求语言严谨、格式规范、引用相关法律条文。 【案件信息】 {case_info} 【输出要求】 1. 使用正式法律文书格式 2. 包含标题、正文、落款 3. 必要时引用《民法典》《民事诉讼法》等法律条文 4. 语言简洁专业避免口语化 请生成 inputs tokenizer(prompt, return_tensorspt).to(cuda) outputs model.generate( **inputs, max_new_tokens2048, temperature0.6, top_p0.95, do_sampleTrue ) result tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokensTrue) # 去掉prompt部分只返回生成内容 return result[len(prompt):].strip()这个函数接收两个参数doc_type文书类型比如“起诉状”、“劳动合同”case_info案件描述比如“甲方未按时支付货款金额5万元”4.2 搭建Gradio界面接下来用Gradio做个简单的网页界面import gradio as gr with gr.Blocks(title法律文书生成助手) as demo: gr.Markdown(# 法律文书智能生成系统) gr.Markdown(输入案件信息一键生成专业法律文书) with gr.Row(): with gr.Column(): doc_type gr.Dropdown( [民事起诉状, 离婚协议书, 劳动合同, 律师函, 答辩状], label文书类型 ) case_info gr.Textbox( placeholder例如甲方拖欠乙方货款5万元经多次催告未果..., lines8, label案件信息 ) btn gr.Button(生成文书, variantprimary) with gr.Column(): output gr.Textbox(label生成结果, lines15) btn.click(fngenerate_legal_document, inputs[doc_type, case_info], outputsoutput) demo.launch(server_port7860, shareFalse)保存为app.py放在/root/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B/目录下。5. 启动服务与访问使用5.1 直接运行python3 /root/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B/app.py启动后你会看到类似这样的输出Running on local URL: http://127.0.0.1:78605.2 后台运行推荐生产使用为了避免关闭终端后服务中断用nohup后台运行nohup python3 app.py /tmp/deepseek_web.log 21 查看日志tail -f /tmp/deepseek_web.log停止服务ps aux | grep python3 app.py | grep -v grep | awk {print $2} | xargs kill5.3 访问Web界面打开浏览器访问http://你的服务器IP:7860你会看到一个简洁的界面选择文书类型输入案件信息点“生成文书”几秒钟就能拿到一份格式规范、内容专业的法律文书草稿。6. Docker容器化部署可选如果你希望更方便地管理服务可以用Docker打包。6.1 创建DockerfileFROM nvidia/cuda:12.1.0-runtime-ubuntu22.04 RUN apt-get update apt-get install -y \ python3.11 \ python3-pip \ rm -rf /var/lib/apt/lists/* WORKDIR /app COPY app.py . RUN pip3 install torch transformers gradio EXPOSE 7860 CMD [python3, app.py]6.2 构建并运行容器# 构建镜像 docker build -t legal-ai-assistant:latest . # 运行挂载模型缓存 docker run -d --gpus all -p 7860:7860 \ -v /root/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \ --name legal-doc-gen legal-ai-assistant:latest这样你就拥有了一个可移植、易管理的AI法律助手服务。7. 实际效果展示与调优建议7.1 生成效果示例输入文书类型民事起诉状案件信息张三于2023年向李四借款10万元约定一年内归还至今未还。有借条和转账记录为证。生成结果节选民事起诉状原告李四住址……被告张三住址……诉讼请求判令被告归还原告借款本金10万元判令被告支付逾期利息按LPR计算……事实与理由原被告系朋友关系。2023年5月被告因资金周转需要向原告借款10万元原告通过银行转账交付被告出具借条一张约定2024年5月前归还……依据《民法典》第六百七十一条、第六百七十五条之规定特提起诉讼……你看格式标准条理清晰连法律条文都引用得恰到好处。7.2 参数调优建议为了让生成效果更好我测试了几组参数推荐如下参数推荐值说明温度temperature0.6太低太死板太高太随意Top-P0.95保持多样性同时控制离谱输出最大Token2048法律文书通常较长需足够长度小技巧可以在prompt里加一句“请分点陈述”模型会自动用1. 2. 3. 来组织内容逻辑性更强。8. 常见问题与解决方案8.1 端口被占用lsof -i:7860 # 或 netstat -tuln | grep 7860找到进程ID后kill掉即可。8.2 GPU显存不足降低max_new_tokens到1024或在代码中强制使用CPUmodel AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_mapcpu)虽然慢点但能跑。8.3 模型加载失败检查模型路径是否正确是否设置了local_files_onlyTrue离线模式缓存目录权限是否正常9. 总结AI如何真正帮到法律从业者9.1 我们完成了什么通过这篇教程你已经成功搭建了一个可运行的法律文书生成系统具备以下能力支持多种常见法律文书类型Web界面操作无需编程基础基于高性能小模型响应快、成本低可本地部署保障数据隐私这不只是个玩具而是能真正提升工作效率的工具。我自己的实践是原来写一份起诉状要20分钟现在5分钟搞定初稿省下来的时间可以专注在策略分析和客户沟通上。9.2 下一步可以做什么扩展文书类型加入仲裁申请书、遗嘱、股权转让协议等对接数据库自动填充当事人信息、案号等固定字段增加校对功能用另一个模型做合规性检查多语言支持生成中英文双语合同AI不会取代律师但会用AI的律师一定会取代不用AI的律师。现在正是入局的好时机。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。