DeepSeek大模型微调，家教式全流程实战指南！

第一步 Python环境准备

peft transformers datasets torch accelerate bitsandbytes

具体请见文件requirements.txt 上方下载↑↑↑

第二步 构造数据集

本文数据使用 .jsonl 文件。数据为拟造，仅供试验

1.每一行数据为一个json对象，包含一个问题和一个答案

2.初学者请注意数据的内容并没有格式要求， 只要在后续步骤中能够处理成训练数据即可

第三步，数据处理

1.加载数据集

2.编写数据格式化逻辑

下图的逻辑是将问题部分作为输入，答案部分作为标签。分词时，句子超过最大长度限制时就截断，不足最大长度时填充至最大长度，保持所有句子相同长度则可以Batch化处理：

下图是将问题和答案整体作为输入，自身作为标签：

3.分词

句子需要变成一个个基本单位或者叫做词，即token。分词的核心是在该模型对应的词表中找到每个词的编号，也就是它们的表示。

创建分词器(加载时使用的参数和下文加载模型一样)，以及利用上面编写的格式化函数来格式化数据：

第四步，模型加载和量化

加载模型的方式：

1.指定模型名称和缓存位置，如果缓存位置没有模型则从HuggingFace上下载后放到缓存位置，不指定缓存位置则使用默认位置(用户目录下的.cache/huggingface)

2.直接给定一个模型的目录。这种情况一般用在使用自己训练的模型时。见后文加载微调后的模型并使用

第五步，配置LoRA

LoRA帮助我们只训练部分参数。

第六步，配置训练参数

比如学习率、batch_size、lr等等，这些是AI领域最常见的术语。其中图中的output_dir用于存放训练过程中输出的数据，如checkpoint。

第七步，初始化训练器

传入要训练的LoRA模型、训练参数、训练集、验证集、分词器等

第八步，训练及保存

训练：

保存分为两步：

1.保存LoRA模型

2.利用保存的LoRA模型和DeepSeek基础模型合并成完整模型，并保存

DeepSeek无疑是2025开年AI圈的一匹黑马，在一众AI大模型中，DeepSeek以低价高性能的优势脱颖而出。DeepSeek的上线实现了AI界的又一大突破，各大科技巨头都火速出手，争先抢占DeepSeek大模型的流量风口。

DeepSeek的爆火，远不止于此。它是一场属于每个人的科技革命，一次打破界限的机会，一次让普通人也能逆袭契机。

DeepSeek的优点

掌握DeepSeek对于转行大模型领域的人来说是一个很大的优势，目前懂得大模型技术方面的人才很稀缺，而DeepSeek就是一个突破口。现在越来越多的人才都想往大模型方向转行，对于想要转行创业，提升自我的人来说是一个不可多得的机会。

那么应该如何学习大模型

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

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👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉大模型实战案例👈
光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

👉大模型视频和PDF合集👈
观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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