硅基流动平台模型微调实战：打造智能购物客服系统

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已于 2025-04-03 09:23:03 修改

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文章标签：硅基流动 deepseek AI大模型模型微调

于 2025-04-02 11:26:01 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Zhangxg0206/article/details/146938561

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硅基流动平台模型微调实战：打造智能购物客服系统

一、模型微调核心价值

模型微调通过领域数据再训练，可显著提升大语言模型在垂直场景的表现。对于电商场景，微调后的模型能实现：

精准理解商品参数、订单状态等业务术语
自动化处理退换货政策咨询等高重复性问题
生成符合品牌话术风格的应答内容

在这里插入图片描述

硅基流动官网提供2000万免费Token及华为云昇腾算力支持，显著降低企业AI落地成本.
硅基流动注册即赠送14元额度，约2000万免费Token，方便测试。

二、微调数据准备

数据集格式要求
采用JSONL格式，每行为独立对话单元：


{
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "订单123456状态查询"},
    {"role": "assistant", "content": "您的订单已发货，物流单号SF123456，预计明天送达。"}
  ]
}

数据生成建议
场景覆盖：订单查询（30%）、商品咨询（40%）、退换货（20%）、促销活动（10%）
话术模板：

# 退单流程示例 
{"user": "如何申请退货？", "assistant": "1. 进入订单详情页 2. 点击'申请退货' 3. 上传商品照片 4. 等待审核通过后寄回商品"}

推荐使用HuggingFace Datasets或Modelscope获取电商对话数据集

三、硅基流动微调全流程

1. 平台操作步骤

创建微调任务

选择基础模型：推荐

DeepSeek-R1

（复杂场景）或

DeepSeek-V3

（高频交互）

上传数据集：支持最大10GB文件，系统自动验证格式

参数配置建议

参数	推荐值	说明
Epochs	3-5	防止过拟合 9
Batch Size	16	显存不足可降低至8
学习率	2e-5	采用余弦衰减策略

任务提交
系统自动分配华为云昇腾算力资源，通常2小时可完成10万条数据训练

2. 效果对比测试

# API调用测试脚本（需替换API_KEY）
import requests 
 
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}
 
data = {
    "model": "ft:shopping_mall/Qwen2.5-32B-Instruct",  # 微调后模型名称 
    "messages": [{"role": "user", "content": "订单789运费多少钱？"}]
}
 
response = requests.post("https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions",  
                        json=data, headers=headers)
print(response.json()['choices'][0]['message']['content'])