deepseek本地部署和微调

DeepSeek 本地部署教程
安装环境准备
为了顺利进行 DeepSeek 的本地部署，需先准备好相应的开发环境。确保计算机已安装 Python 和必要的依赖库。建议创建虚拟环境以隔离项目所需的特定版本的包。
python -m venv deepseek_env
source deepseek_env/bin/activate # Linux/MacOS
deepseek_env\Scripts\activate # Windows
pip install --upgrade pip
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获取并解压安装包
下载官方提供的 DeepSeek 本地部署视频教程+全套安装包[^1]。该压缩文件内含所有必需组件及文档资料。按照说明逐步操作直至完成初步设定工作。
配置模型参数
对于想要调整或优化性能的情况来说，可以参照《DeepSeek-R1-Distill 模型》中的指导来进行适当修改[^2]。此部分涉及到了对原有架构做出一定改动的地方，比如针对不同应用场景下的超参选择等。
启动服务端口监听
当一切就绪之后，则可通过命令行启动应用程序的服务进程：
cd path/to/deepseek_project
uvicorn main:app --reload --port 8000
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以上步骤完成后即可实现 DeepSeek 在个人设备上的独立运作模式，不再受限于网络连接状况的影响。

微调指南
数据预处理阶段
收集适合训练的数据集，并将其转换成适配框架输入格式的过程至关重要。这通常意味着要执行诸如清理噪声、标注类别标签等一系列准备工作。
调整配置文件
依据实际需求编辑 config.yaml 文件内的各项选项，特别是关于学习率、批次大小等方面的内容。这部分内容直接影响着最终效果的好坏程度。
开始训练过程
利用 GPU 加速计算效率的前提下，提交作业至后台等待收敛结束。期间可能需要多次迭代尝试不同的策略组合直到获得满意的结果为止。
python train.py --model_name_or_path ./pretrained_model \
--output_dir ./fine_tuned_output \
--do_train --do_eval \
--learning_rate 5e-5 \
--num_train_epochs 3
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通过上述流程能够有效提升目标领域任务的表现力，使得定制化的解决方案更加贴近业务场景的要求。