小样本微调deepseek大模型

一、环境搭建

conda create -n dseek python=3.10
conda activate dseek
pip install bitsandbytes
Pip install numpy
python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel

安装cuda,torch,Unsloth, huggingface,wandb等,见前述章节;

微调服务器配置:单机笔记本显卡4060,32GB ram,8GB vram,

二、下载模型

       可以基于任何模型微调,如deepseek v3或r1;也可针对任何量化的版本,用deepseek 8b 4位量化模型:unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-unsloth-bnb-4bit。

        set HF_ENDPOINT = "https://hf-mirror.com"
        huggingface-cli download unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-unsloth-bnb-4bit

### 如何微调 DeepSeek 大语言模型 #### 微调 DeepSeek 的基本流程 微调 DeepSeek 是指通过特定的任务数据集对预训练的大规模语言模型进行进一步优化,使其能够更好地适应具体应用场景。这一过程通常涉及准备环境、加载基础模型、定义目标任务以及执行实际的微调操作。 为了实现这一点,可以参考以下方法: 1. **选择合适的硬件资源** 对于像 DeepSeek 这样的大规模语言模型,其参数量可能达到数十亿甚至更多。例如,DeepSeek 提供了不同大小的变体,其中较大的版本(如 deepseek670B)需要极高的计算能力[^2]。如果个人开发者无法负担如此庞大的算力需求,则可以选择较小的变体,比如 DeepSpeed 7B 或其他轻量化选项来降低门槛。 2. **安装必要的软件工具链** 开始之前需确保已正确设置开发环境并安装所有必需库文件。这包括但不限于 PyTorch TensorFlow Hugging Face Transformers 库以及其他支持高效分布式训练框架 (e.g., DeepSpeed)[^1]. 3. **获取高质量标注数据集** 成功完成 fine-tuning 至关重要的一环就是拥有针对性强且质量上乘的数据集合用于指导调整权重方向。这些样本应该紧密围绕目标应用领域展开设计,以便让经过改造后的网络具备更强泛化能力和更精准预测效果. 4. **编写适配器脚本代码样例** 以下是利用 Python 编写的一个简单例子展示如何加载预先存在的 checkpoint 并对其进行定制化的再加工处理: ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import torch device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" model_name_or_path = 'your/path/to/deepseek-model' tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path).to(device) def generate_text(prompt,max_length=50): inputs = tokenizer.encode_plus( prompt, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=max_length//2 ).to(device) outputs=model.generate(**inputs,max_new_tokens=(max_length-inputs['input_ids'].shape[-1])) result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return result if __name__ == "__main__": test_sentence='Once upon a time there was an amazing story about ' generated_story=generate_text(test_sentence) print(generated_story) ``` 上述程序片段展示了怎样借助官方 API 加载指定路径下的 DeepSeek 模型实例,并提供了一个函数用来生成延续给定开头语句的新内容字符串。 5. **设定合理的超参数组合策略** 在正式实施 finetune 步骤前还需要仔细考量各项影响最终表现的关键因素——即所谓的 hyperparameters 设置方案。常见的几个维度有 learning rate batch size number of epochs weight decay 等等。合理的选择取决于具体的项目背景和个人经验积累程度。 --- ###
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