部署deepseek 在服務器做數據收集工具針對股票

部署DeepSeek在服务器上作为股票数据收集工具是一个很好的选择。以下是一些步骤和建议,帮助你完成这个任务:

  1. 服务器选型:根据实际业务场景评估需要部署的模型规格和服务器资源。你可以使用Ollama工具来简化本地运行大模型的过程2。

  2. 安装Ollama工具

    • MacOS/Windows:访问Ollama官网,下载并安装对应的安装包。

    • Linux:在终端执行以下命令:

      bash

      curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sudo bash
      sudo usermod -aG ollama $USER
      sudo systemctl start ollama
      
  3. 下载DeepSeek模型:在Ollama官网查找并选择适合当前机器配置的DeepSeek模型参数,然后在终端执行对应的命令。例如:

    bash

    ollama run deepseek-r1:70b
    
  4. DeepSeek命令行对话:下载完成后,使用命令运行DeepSeek模型,并开始对话:

    bash

    ollama run deepseek-r1:70b
    
  5. API接口远程调用:使用Python代码借助Ollama库调用DeepSeek大模型的API接口。确保服务器的默认端口(11434)处于开放状态,并更改Ollama服务的配置文件以确保服务不只监听本机。

  6. 图形化界面访问:可以部署UI工具,

### 本地部署 DeepSeek 并使用公司数据进行训练 #### 配置环境与安装依赖 为了成功地在本地环境中部署 DeepSeek 模型并利用公司内部的数据集对其进行再训练,首先需要确保拥有合适的硬件支持以及软件环境。对于大多数深度学习项目而言,推荐使用具备 GPU 加速功能的工作站或服务器。 考虑到 DeepSeek-R1 是一款专注于推理的语言模型[^3],其训练过程可能涉及到大量的计算资源消耗。因此建议至少配备一块 NVIDIA 的高端显卡(如 RTX 3090 或 A100),并且操作系统应为 Linux 发行版之一,比如 Ubuntu LTS 版本。 接着按照官方文档指示完成 Python 虚拟环境创建及必要的库文件安装工作。通常情况下会采用 Conda 来管理不同项目的独立运行时环境: ```bash conda create -n deepseek python=3.8 conda activate deepseek pip install torch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` 以上命令片段展示了如何通过 Anaconda 创建一个新的虚拟环境 `deepseek` ,激活该环境之后安装 PyTorch 及其他相关组件以适配 CUDA 工具链版本 11.3 。具体版本号需依据实际使用的 GPU 架构和个人偏好调整。 #### 获取预训练模型及其配套工具 由于 DeepSeek-R1 基于开源模型进行了特定优化和改进[^2],可以从 GitHub 上找到对应的仓库地址下载最新的源代码包。注意要仔细阅读 README 文件中的说明部分,确认是否有必要同步获取额外的支持脚本或者配置文件。 另外还需要准备一个有效的 Hugging Face API Token 以便能够顺利拉取到受保护的权重文件。此操作可通过设置环境变量的方式实现: ```bash export HF_API_TOKEN='your_hf_api_token_here' ``` 上述 Bash 语句定义了一个名为 `HF_API_TOKEN` 的全局变量,将其值设为你自己的访问令牌字符串。这一步骤对于后续加载私有化后的大型语言模型至关重要。 #### 准备训练数据集 针对企业级应用场景下的定制化需求,往往意味着原始公开可用的数据集无法满足业务逻辑的要求。此时就需要收集整理来自内部系统的结构化/非结构化的文本资料作为新的输入素材。常见的法是从数据库导出 CSV/TXT 格式的记录条目;或是抓取网页上的 HTML 内容经过清洗转换成纯文本形式保存下来供进一步处理分析。 值得注意的是,在构建自定义语料库的过程中应当遵循一定的质量控制标准,剔除掉那些低价值重复项的同时也要保证足够的多样性覆盖度。此外还需考虑隐私安全方面的因素,避免敏感个人信息泄露风险。 #### 修改配置文件适应新任务场景 当一切准备工作就绪以后就可以着手修改默认参数设定使之更贴合当前的任务背景了。一般来讲主要集中在以下几个方面: - **路径映射**:更新指向外部存储位置(如 S3 bucket)、日志目录等相关属性字段; - **微调策略**:决定是否启用冻结层机制只允许某些指定区域内的神经元参与反向传播运算从而减少过拟合现象的发生概率。 特别提醒一点就是有关 NCCL 环境变量的正确配置可以显著提升多机集群环境下通信效率进而加快整体进度[^1]。例如下面这段 Shell Script 展现了一种典型的用法模式: ```bash export NCCL_DEBUG=INFO export NCCL_IB_DISABLE=0 export NCCL_SOCKET_IFNAME=bondeth0 ``` 这里设置了三个重要的选项分别用来开启调试信息输出、禁用 InfiniBand 协议传输通道切换至常规 TCP/IP 方式连接,并指定了网口名称用于限定消息交换范围。 #### 执行训练流程 最后借助 DeepSpeed 库所提供的强大特性简化大规模分布式作业调度难题。编写类似于 train_demo.sh 这样的批处理指令集合来封装整个执行链条,包括但不限于初始化进程组、分配设备编号、传入细粒度的学习率衰减计划等等。 ```bash deepspeed --num_nodes=${NODE_COUNT} \ --num_gpus_per_node=${GPU_PER_NODE} \ run_training.py \ --model_name_or_path ${MODEL_PATH} \ --train_file ${TRAIN_FILE} \ --output_dir ./results/ ``` 在此基础上还可以附加更多个性化的选项开关灵活应对不同的性能瓶颈挑战。随着一轮又一轮周期性的前馈反馈循环往复直至达到预期精度水平为止。
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