deepseek vl 微调

关于 DeepSeek 视觉语言模型微调
对于希望对 DeepSeek 视觉语言模型进行微调的开发者而言，可以利用官方提供的工具包简化这一过程。具体来说，《使用 Deepseek Zero Coding Experience 创建类似飞扬的小鸟游戏》提及了通过 Python 编程环境来实现自定义 AI 模型的学习与构建[^2]。
准备工作
为了有效开展微调作业，需先安装必要的库文件并加载预训练的基础模型：
import deepseek as ds
from deepseek.vision import VisionModelForFineTuning

model = VisionModelForFineTuning.from_pretrained('deepseek-r1-vision')
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数据集准备
确保拥有高质量的数据集用于训练是非常重要的。数据应当被整理成适合输入给定框架的形式，并且要考虑到图像标注的质量以及多样性等问题。
实施微调流程
基于已有的基础之上实施特定任务导向性的调整，比如分类、检测等场景下的参数优化:
training_args = {
'learning_rate': 5e-5,
'num_train_epochs': 3,
'per_device_train_batch_size': 8,
}

trainer = ds.Trainer(
model=model,
args=ds.TrainingArguments(**training_args),
)

trainer.finetune_from_dataset(dataset_path='path/to/your/dataset')
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上述代码片段展示了如何设置基本的学习率、迭代次数及批量大小等超参配置项；同时也说明了怎样借助 Trainer 类完成整个细调的过程。
验证效果
最后，在验证集上评估经过微调后的模型性能至关重要，这有助于确认改进措施的有效性和稳定性。