本地部署deepseek后模型学习

本地部署 DeepSeek 后进行模型训练或继续学习
对于已经完成本地部署的 DeepSeek 模型，进一步开展模型训练或持续学习涉及多个方面。通常情况下，DeepSeek 提供的基础模型如 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-R1-Zero 已经经过预训练，可以直接用于推理任务[^1]。
然而，如果希望基于这些基础模型执行微调或其他形式的学习，则需遵循特定流程：
准备环境与数据集
为了确保能够顺利地对模型实施再训练操作，首先要确认已安装必要的依赖库以及准备好了适当的数据集。这可能涉及到更新现有的 Python 虚拟环境来满足新版本软件包的要求，并收集标注过的样本作为输入给定的任务类型。
配置参数文件
针对不同的应用场景调整超参数设置至关重要。一般而言，会有一个配置文件用来指定诸如批次大小(batch size)，迭代次数(iterations), 学习率(learning rate)等关键属性。此过程应当谨慎处理，因为不合适的设定可能导致性能下降甚至无法收敛的结果。
编写脚本启动训练进程
编写Python脚本来加载先前保存下来的权重并初始化网络结构；接着定义损失函数(loss function)和优化器(optimizer);最后利用循环读取批量数据送入GPU/CPU计算梯度从而反向传播更新权值直到达到预定条件为止。
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments

model_name_or_path = "path_to_your_downloaded_model"
train_dataset = ... # Your training dataset here
eval_dataset = ... # Evaluation dataset if available

training_args = TrainingArguments(
output_dir="./results",
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=8,
save_steps=10_000,
save_total_limit=2,
)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset,
eval_dataset=eval_dataset
)

trainer.train()
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值得注意的是，在某些特殊情形下，比如当目标硬件资源有限制时，可以考虑采用量化感知训练(QAT)[^2] 或者知识蒸馏技术来减少最终产物占用的空间开销而不显著牺牲预测精度。