5分钟完成情侣约会DeepSeek模型微调，从此告别情场小白

背景介绍

现存在的大模型已经很完善了，但在特殊场景下，他们的完成效果并不理想，也存在很多禁忌。主要体现在以下方面：

1、由于不可抗原因，对输出内容限制，对敏感内容禁止输出。

2、达不到理想的回复效果，忠实性不太理想，会天马行空。

3、想对产品做推广回复，在回复中要忠于产品，推广产品。

4、响应时长及稳定性问题

Lora 微调

大模型的微调需要较多资源，lora用于解决训练资源匮乏时的模型微调。主要思路是，在原模型中增加低秩矩阵，对低秩矩阵进行训练，以达到对模型微调的目的。

目前一般通过 peft 库来实现模型的 LoRA 微调。peft 库是 huggingface 开发的第三方库，其中封装了包括 LoRA、Adapt Tuning、P-tuning 等多种高效微调方法，可以基于此便捷地实现模型的 LoRA 微调。

这里介绍如何基于transformers、peft 等框架，对 DeepSeek-7B-chat 模型进行 Lora 微调。

效果展示

环境安装

GPU资源：我使用的是A100

在完成基本环境配置和本地模型部署的情况下，你还需要安装一些第三方库，包括但不限于如下：

pip install transformers==4.35.2
pip install peft==0.4.0
pip install datasets==2.10.1
pip install accelerate==0.20.3
pip install tiktoken
pip install transformers_stream_generator

模型下载

从hugging face下载模型DeepSeek-7B-chat：

安装了huggingface_cli库，可以使用进行安装。

pip install huggingface-cli

修改下载源：

# MacOS or Linux
export HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com"
# Windows Powershell
$env:HF_ENDPOINT = "https://hf-mirror.com"

下载deepseek-vl-7b-chat 到models文件夹

huggingface-cli download deepseek-ai/deepseek-vl-7b-chat --local-dir ./models

使用token下载更高效：

# 访问链接获取token
https://huggingface.co/login?next=%2Fsettings%2Ftokens

# 使用token下载：
# huggingface-cli download  --token token值 --resume-download 模型名称 --local-dir  下载的保存路径

# 示例，下载到当前路径：
huggingface-cli download  --token hf_ZyvtAlUzKIdFURYsd***** --resume-download deepseek-ai/deepseek-vl-7b-chat --local-dir  ./models

微调数据准备

因为我主要都是用于对话，所以微调数据也都是QA形式。

仅使用了1200条数据，训练时长5分钟不到。

微调数据 data.json

[{
    "instrution": "回答以下用户问题，仅输出答案。",
    "input": "1+1等于几?",
    "output": "2"
  },
  {
    "instruction": "现在你要扮演皇帝身边的女人--甄嬛",
    "input": "你是谁？",
    "output": "家父是大理寺少卿甄远道。"
  }
]

instruction ：用户指令，告知模型其需要完成的任务；

input ：用户输入，是完成用户指令所必须的输入内容；

output ：模型应该给出的输出。

微调数据格式化

通过加载DeepSeek-7B-chat 模型完成微调数据的初始化，以保证微调时数据的一致性。

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('./deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat/', use_fast=False, trust_remote_code=True)

def process_func(example):
    MAX_LENGTH = 384    # Llama分词器会将一个中文字切分为多个token，因此需要放开一些最大长度，保证数据的完整性
    input_ids, attention_mask, labels = [], [], []
    instruction = tokenizer(f"User: {example['instruction']+example['input']}\n\n", add_special_tokens=False)  # add_special_tokens 不在开头加 special_tokens
    response = tokenizer(f"Assistant: {example['output']}<｜end▁of▁sentence｜>", add_special_tokens=False)
    input_ids = instruction["input_ids"] + response["input_ids"] + [tokenizer.pad_token_id]
    attention_mask = instruction["attention_mask"] + response["attention_mask"] + [1]  # 因为eos token咱们也是要关注的所以 补充为1
    labels = [-100] * len(instruction["input_ids"]) + response["input_ids"] + [tokenizer.pad_token_id]  
    if len(input_ids) > MAX_LENGTH:  # 做一个截断
        input_ids = input_ids[:MAX_LENGTH]
        attention_mask = attention_mask[:MAX_LENGTH]
        labels = labels[:MAX_LENGTH]
    return {
        "input_ids": input_ids,
        "attention_mask": attention_mask,
        "labels": labels
    }

开始微调训练

设置lora相关的参数

config = LoraConfig(
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM, # 模型类型
    # 需要训练的模型层的名字，主要就是attention部分的层，不同的模型对应的层的名字不同，可以传入数组，也可以字符串，也可以正则表达式。
    target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"],
    inference_mode=False, # False:训练模式 True:推理模式
    r=8, # Lora 秩
    lora_alpha=32, # Lora alaph，具体作用参见 Lora 原理
    lora_dropout=0.1# Dropout 比例
)

设置TrainingArguments 参数

output_dir：模型的输出路径

per_device_train_batch_size：顾名思义 batch_size

gradient_accumulation_steps: 梯度累加，如果你的显存比较小，那可以把 batch_size 设置小一点，梯度累加增大一些。

logging_steps：多少步，输出一次log

num_train_epochs：顾名思义 epoch

gradient_checkpointing：梯度检查，这个一旦开启，模型就必须执行

    args = TrainingArguments(
    output_dir="./output/DeepSeek",
    per_device_train_batch_size=8,
    gradient_accumulation_steps=2,
    logging_steps=10,
    num_train_epochs=3,
    save_steps=100,
    learning_rate=1e-4,
    save_on_each_node=True,
    gradient_checkpointing=True
)

使用 Trainer 训练

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=args,
    train_dataset=tokenized_id,
    data_collator=DataCollatorForSeq2Seq(tokenizer=tokenizer, padding=True),
)
trainer.train()

微调模型保存

# 直接合并模型。。。。。
# 将 adapter 合并进模型（去除 adapter 依赖）
model = model.merge_and_unload()
model.save_pretrained("./output/DeepSeek_full")
tokenizer.save_pretrained("./output/DeepSeek_full")

模型大小：

原deepseek模型大小为13G左右， 微调后模仍为为13G左右。

效果测试

微调模型使用

# 加载模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(merged_model_path, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(merged_model_path)
# 生成
with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=50,  # 可调整生成长度
        do_sample=True,
        top_p=0.95,
        temperature=0.7
    )

A100加载测试微调模型，响应时长在500~600ms

gradio界面体验

gradio框架会生成两个访问链接，内网 和 公网，简单生成可视化界面：

可通过修改人设信息，体验其他角色设定

​

如何学习大模型

现在社会上大模型越来越普及了，已经有很多人都想往这里面扎，但是却找不到适合的方法去学习。

作为一名资深码农，初入大模型时也吃了很多亏，踩了无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给你们，帮助你们学习AI大模型，能够解决你们学习中的困难。

下面这些都是我当初辛苦整理和花钱购买的资料，现在我已将重要的AI大模型资料包括市面上AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习，等录播视频免费分享出来，需要的小伙伴可以扫取。

一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。

二、AI大模型视频教程

三、AI大模型各大学习书籍

四、AI大模型各大场景实战案例

五、结束语

学习AI大模型是当前科技发展的趋势，它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战，还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习AI大模型，我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念，并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时，掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力，成为未来技术领域的领导者。

再者，学习AI大模型也能为我们自己创造更多的价值，提供更多的岗位以及副业创收，让自己的生活更上一层楼。

因此，学习AI大模型是一项有前景且值得投入的时间和精力的重要选择。