本地搭建小型 DeepSeek 并进行微调

本文将指导您在本地搭建一个小型的 DeepSeek 模型,并进行微调,以处理您的特定数据。

1. 环境准备

  • Python 3.7 或更高版本

  • PyTorch 1.8 或更高版本

  • CUDA (可选,用于 GPU 加速)

  • Git

2. 克隆 DeepSeek 仓库

bash

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git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek.git
cd deepseek

3. 安装依赖

bash

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pip install -r requirements.txt

4. 下载预训练模型

DeepSeek 提供了多种预训练模型,您可以根据需要选择合适的模型。例如,下载一个中文预训练模型:

bash

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wget https://deepseek.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/models/chinese_base.zip
unzip chinese_base.zi
### 如何在本地环境中训练 DeepSeek 模型 #### 准备工作 为了能够在本地环境中顺利训练 DeepSeek 模型,需先准备好相应的开发环境。这包括但不限于安装必要的依赖库、配置硬件设备以及设置合适的计算资源。 对于 DeepSeek 的具体版本如 DeepSeek R1 或者更先进的迭代版 DeepSeek-V3,在开始之前应当确认已具备足够的 GPU 资源支持大规模参数量模型的高效运算需求[^2][^3]。 #### 获取模型与数据集 从官方渠道获取目标版本的 DeepSeek 模型文件及其配套的数据集是非常重要的一步。例如,可以从 Ollama 官网 Models 页面下载适合实验规模的小型化变体(比如含有 1.5B 参数数量级)作为初始权重加载入项目中用于进一步微调或全新训练过程。 #### 配置训练脚本 编写 Python 训练脚本来定义整个流程逻辑: ```python import deepseek as ds from transformers import Trainer, TrainingArguments model = ds.AutoModelForCausalLM.from_pretrained('path_to_model') tokenizer = ds.AutoTokenizer.from_pretrained('path_to_tokenizer') training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=8, save_steps=10_000, ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, tokenizer=tokenizer, ) trainer.train() ``` 此段代码展示了基于 Hugging Face `transformers` 库构建的一个简单框架实例,其中包含了指定保存路径、轮次次数等超参设定;同时也指定了每批次处理样本数及定期存档机制等内容[^1]. #### 执行监控进度 启动上述编写的训练程序之后,可以通过 TensorBoard 等工具实时跟踪损失函数变化趋势以及其他关键指标的表现情况,以便及时调整策略确保最终效果达到预期水平。
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