一步一步使用DeepSeek作为基座训练自定义大模型

使用DeepSeek作为基座训练自定义大模型，需要从模型选择、数据准备、训练优化到部署全流程规划。以下是结合官方资源与实战经验的详细指南：

一、模型选择与获取

1. 确认许可与合规性

• 开源协议：DeepSeek采用MIT许可，允许商用、修改和再分发，但需保留原始版权声明。
• 合规要求：需遵守《生成式人工智能服务管理暂行办法》，训练数据需通过安全评估，避免敏感内容。

2. 模型版本选择

模型版本	参数规模	显存需求	适用场景
DeepSeek-7B	70亿	16GB（FP16）	本地开发/小场景定制
DeepSeek-16B	160亿	32GB（FP16）	企业级中等规模任务
DeepSeek-32B	320亿	64GB（FP16）	复杂推理/长文本理解
DeepSeek-70B	700亿	128GB（FP16）	高精度需求/学术研究

3. 模型获取方式

• 官方下载：访问DeepSeek开发者平台，通过API Key获取模型权重。
• 开源社区：部分版本（如7B）可在Hugging Face Hub或GitHub获取。

二、数据准备与处理

1. 数据收集策略

• 领域数据：聚焦目标场景（如医疗、金融），收集文本、对话、文档等结构化/非结构化数据。
• 公开数据集：可补充C4、RedPajama等通用数据，但需注意版权问题。
• 数据量建议：7B模型需至少10万条高质量样本，16B以上建议百万级样本。

2. 数据清洗与格式化

1. # 示例：清洗文本并转换为JSONL格式
   import json
   import re
   
   def clean_text(text):
   text = re.sub(r'\s+',