R1-R数据类型(1)

本文详细介绍了R语言的基本数据类型包括字符、数值、整数、复数和逻辑值,并阐述了如何创建和操作这些数据类型。此外,还讲解了如何使用属性如names、dimnames和dimensions,以及如何通过attributes函数获取对象属性。
R1-R数据类型(1)

1 R有五种基本的或者原子的对象类
character
numeric
integer
complex
logical(True/False)
最基本的对象是vector
一个vector只能包含同一类的对象。但list表示为一个vector,可以包含不同类的对象。每个vector可以用vector()函数创建。
2 Numbers
Numbers在R中被当作numeric对象(例如双精度实数)
如果想显式的声明一个integer,需要加后缀L。
例如输入1只是一个numeric对象,输入1L就是一个integer
Inf是一个特殊的数代表无限值;例如1/0;Inf可以用于日常计算,例如1/Inf结果为0
NaN代表一个未定义的值(不是一个number),例如0/0。NaN也可以理解为缺值。
3 属性
R对象可以拥有属性
names(mingch),dimnames(维度名)
dimensions(例如,matrices,arrays)
class(类)
length(长度)
其他用户自定义的属性或者元数据
对象的属性可以用attributes函数来获取。
4输入及输出
#代码注释
print(x)显示打印对象
x(回车)隐式自动打印对象
> x<-5
> x
[1] 5
> print(x)
[1] 5
[1]代表x是一个vector,5是其第一个元素。
> x<-1:10
> x
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
: 操作符用来创建integer序列
<think>好的,用户想要使用unsloth来微调deepseek-r1-8B模型,并希望得到完整的代码。首先,我需要确认unsloth是否支持这个模型。unsloth主要用于优化微调过程,比如减少内存占用和加快训练速度,通常与Hugging Face的transformers库结合使用。deepseek-r1-8B可能是一个基于类似LLaMA架构的模型,所以可能需要检查是否支持。 接下来,用户可能需要代码示例,包括数据准备、模型加载、训练配置、训练过程和保存模型。需要确保步骤完整,例如安装必要的库,加载数据集,使用正确的模型名称,设置训练参数如batch size、learning rate等,以及处理可能的内存问题,比如使用4位量化。 另外,用户可能对数据格式有疑问,所以需要提供一个示例数据集的结构,比如alpaca格式。还要注意可能出现的错误,比如OOM(内存不足),这时候可能需要调整batch size或者使用梯度累积。 需要提醒用户替换数据集路径,并根据硬件调整参数,比如device_map和dtype设置。最后,保存模型并演示如何加载使用,确保代码的可运行性。 可能还需要验证代码的准确性,比如检查unsloth的最新文档,确认支持的模型类型,以及是否有额外的参数需要注意。同时,确保训练器的设置正确,比如使用Seq2SeqTrainer,因为可能是生成任务。 总结:步骤包括安装库、准备数据、加载模型和分词器、配置训练参数、训练、保存模型。需要注意模型兼容性、硬件限制和参数调整,确保用户能顺利运行代码。</think>以下是一个使用Unsloth微调DeepSeek-R1-8B模型的完整代码示例。请注意根据您的硬件调整参数(如batch_size、gradient_accumulation_steps等): ```python # 首先安装必要库(建议使用Python 3.10+) # pip install "unsloth[colab] @ git+https://github.com/unslothai/unsloth.git" # pip install --no-deps "xformers<0.26.0" trl peft accelerate datasets bitsandbytes import torch from unsloth import FastLanguageModel from datasets import load_dataset from trl import SFTTrainer from transformers import TrainingArguments # 参数配置 max_seq_length = 2048 # 根据GPU内存调整 dtype = None # None自动检测,或指定为torch.float16/torch.bfloat16 load_in_4bit = True # 使用4位量化节省内存 # 加载DeepSeek-R1-8B模型 model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained( model_name = "deepseek-ai/deepseek-llm-7b-r1", # 确认HuggingFace模型名称 max_seq_length = max_seq_length, dtype = dtype, load_in_4bit = load_in_4bit, ) # 添加LoRA适配器(可选) model = FastLanguageModel.get_peft_model( model, r=16, # LoRA秩 target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj"], # 常见目标模块 lora_alpha=16, lora_dropout=0, bias="none", use_gradient_checkpointing=True, ) # 准备数据集(示例使用Alpaca格式) dataset = load_dataset("yahma/alpaca-cleaned", split="train") dataset = dataset.map(lambda sample: { "text": f"""Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request. ### Instruction: {sample['instruction']} ### Input: {sample['input']} ### Response: {sample['output']}""" }) # 训练参数配置 trainer = SFTTrainer( model = model, tokenizer = tokenizer, train_dataset = dataset, dataset_text_field = "text", max_seq_length = max_seq_length, dataset_num_proc = 2, packing = True, # 序列打包提高效率 args = TrainingArguments( per_device_train_batch_size = 2, gradient_accumulation_steps = 4, warmup_steps = 5, num_train_epochs = 3, learning_rate = 2e-5, fp16 = not torch.cuda.is_bf16_supported(), bf16 = torch.cuda.is_bf16_supported(), logging_steps = 1, optim = "adamw_8bit", weight_decay = 0.01, lr_scheduler_type = "linear", seed = 3407, output_dir = "outputs", save_strategy="steps", save_steps=500, ), ) # 执行训练 trainer.train() # 保存微调后的模型 model.save_pretrained("lora_adapter") # 保存LoRA适配器 # model.push_to_hub("your_username/model_name") # 可选:上传到HuggingFace Hub # 使用微调后的模型生成文本 inputs = tokenizer( ["### Instruction:\nExplain deep learning in 3 sentences\n\n### Response:"], return_tensors="pt" ).to("cuda") outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` 注意事项: 1. 硬件要求:至少需要24GB显存(建议A100/A6000等) 2. 数据集:示例使用Alpaca格式,请替换为您的实际数据集 3. 模型名称:请确认HuggingFace上的准确模型名称 4. 内存优化:如遇OOM错误,可以尝试: - 降低`per_device_train_batch_size` - 增加`gradient_accumulation_steps` - 使用`load_in_4bit=True` - 减小`max_seq_length` 建议在微调前: 1. 检查CUDA可用性:`print(torch.cuda.is_available())` 2. 验证模型加载:`print(model)` 3. 测试基本推理:先运行生成代码确保基础模型正常工作 如需完整生产级实现,建议参考: - Unsloth官方文档:https://github.com/unslothai/unsloth - DeepSeek官方微调指南:https://huggingface.co/deepseek-ai
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