MAC系统 DeepSeek 模型训练调试完全指南

MAC系统 DeepSeek 模型训练调试完全指南

目录

• 环境配置
• 模型训练详解
  • 数据处理
  • 模型配置
  • 训练流程
• 模型测试详解
  • 测试框架
  • 推理配置
  • 结果分析
• 实践指南
  • 参数调优
  • 问题排查
  • 最佳实践

环境配置

硬件要求

• Apple Silicon M1/M2 或 Intel 处理器 Mac
• 最小 16GB RAM（推荐 32GB 以上）
• 储存空间：至少 50GB

软件环境

# 1. 创建环境
conda create -n deepseek python=3.9
conda activate deepseek

# 2. 安装依赖
pip install torch torchvision torchaudio
pip install transformers accelerate sentencepiece einops
pip install datasets peft

模型训练详解

1. 数据处理模块

1.1 数据集加载

def load_dataset():
    with open('dataset.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
        data = json.load(f)
    required_fields = ['instruction', 'input', 'output']
    for item in data:
        missing_fields = [field for field in required_fields if field not in item]
        if missing_fields:
            raise ValueError(f"数据集中缺少必要字段: {
     
     missing_fields}")
    return Dataset.from_list(data)

代码说明：

• 功能：加载并验证训练数据集
• 数据格式：JSON文件，每条数据包含instruction、input、output字段
• 验证逻辑：确保所有必需字段存在
• 返回值：HuggingFace Dataset对象

1.2 数据预处理

def process_func(example, tokenizer, max_length=384):
    try:
        # 构建输入格式
        instruction