deepseek 本地实现微调代码详细教程

一、环境准备

python

# 硬件要求:建议至少1块24GB显存的GPU(如3090/A10/A100)
# Python版本:3.8+
# 安装核心库
pip install torch torchvision torchaudio
pip install transformers==4.37.0
pip install datasets accelerate peft bitsandbytes
pip install wandb tensorboard  # 日志记录

二、数据准备

1. 数据集格式(推荐JSON)

json

[
  {
    "instruction": "写一首关于春天的诗",
    "input": "",
    "output": "春风轻拂绿柳梢..."
  },
  {
    "instruction": "将以下句子翻译成英语",
    "input": "今天天气真好",
    "output": "The weather is nice today."
  }
]
2. 数据预处理

python

from datasets import load_dataset

# 加载数据集
dataset = load_datase
### DeepSeek 本地部署与微调教程 #### 准备工作 为了顺利进行 DeepSeek本地部署,需先确认环境配置满足最低需求。通常情况下,推荐使用 Linux 或 macOS 系统作为开发平台[^1]。 #### 安装依赖项 通过终端执行命令来安装必要的软件包和库文件。对于大多数用户而言,建议采用 Anaconda 来管理 Python 版本及其相关依赖关系。具体操作如下所示: ```bash # 更新系统包列表并安装基础工具链 sudo apt-get update && sudo apt-get install -y build-essential cmake git wget curl unzip pkg-config ``` 接着创建一个新的 Conda 虚拟环境用于隔离项目所需的特定版本的 Python 和其他第三方模块: ```bash # 创建名为deepseek_env的新虚拟环境,并激活它 conda create --name deepseek_env python=3.8 conda activate deepseek_env ``` #### 获取源码仓库 克隆官方 GitHub 上托管的 DeepSeek代码本地机器上以便后续编译构建过程能够正常开展: ```bash git clone https://github.com/DeepSeek-AI/LMStudio.git cd LMStudio ``` #### 编译与安装 依据 README.md 文件中的指导完成 C++ 部分以及 PyTorch 扩展部分的编译流程。这一步骤可能耗时较长,请耐心等待直至全部结束为止。 ```bash pip install -r requirements.txt python setup.py develop ``` #### 下载预训练权重 访问指定页面获取对应架构下的预训练参数文件,将其放置于合适位置供加载器读取。例如,在浏览器中打开链接 `https://example.com/deepseek-r1` 并下载相应资源到当前目录下[^2]: ```bash wget https://example.com/path/to/model_weights.zip unzip model_weights.zip -d ./models/ ``` #### 启动服务端口监听 利用内置脚本来启动 RESTful API 接口服务器实例,允许外部程序发起 HTTP 请求交互数据流。默认绑定地址为 localhost:8080 : ```bash ollama run deepseek-r1:32 ``` #### 微调指南 针对特定领域任务定制化调整现有模型性能表现之前,应当收集足够的标注样本集合作为基础素材;之后再基于这些资料实施迁移学习策略优化内部结构参数设置。一般做法是在原有基础上追加几层全连接神经元节点构成新的分类头组件,最后重新训练整个网络直到收敛稳定状态。 ```python from transformers import AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('./models/', num_labels=2) training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', evaluation_strategy="epoch", learning_rate=2e-5, per_device_train_batch_size=8, per_device_eval_batch_size=8, num_train_epochs=3, weight_decay=0.01, ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=test_dataset, ) trainer.train() ```
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