ollama 微调deepseek模型

如何在 Ollama 框架下微调 DeepSeek 模型
准备环境
为了成功微调 DeepSeek 模型，在开始之前需确保已正确设置开发环境。这包括但不限于安装必要的依赖库以及配置硬件资源。
对于特定于 Ollama 的准备工作，按照官方指南完成 Ollama 安装过程[^1]。此步骤至关重要，因为后续操作都将基于该平台展开。
pip install ollama-sdk torch transformers datasets evaluate accelerate
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这段命令用于安装一系列 Python 库，这些工具包提供了构建、训练和评估机器学习模型所需的功能支持。
下载预训练模型
获取要调整的基础版本 DeepSeek R1 模型文件同样重要。通过访问指定链接并遵循说明来下载相应权重文件至本地存储位置。
from ollama import ModelDownloader

downloader = ModelDownloader()
model_path = downloader.download_model('deepseek-r1')
print(f'Model saved at {model_path}')
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上述代码片段展示了利用 ollama 提供的 API 接口实现自动化下载流程的方法之一；它会自动处理网络请求并将目标数据保存到磁盘上合适的位置。
数据集准备
准备好用来指导模型改进方向的数据集合是必不可少的一环。这里假设已经拥有一组标注过的样本作为输入材料。如果打算扩展多语言能力，则可以参照相关文档了解如何创建适用于 NLLB-200 架构的新语料库[^2]。
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

data_df = pd.read_csv('./path/to/your/dataset.csv') # 替换为实际路径
train_data, val_data = train_test_split(data_df, test_size=0.2)

# 将 DataFrame 转化成适合 Hugging Face Transformers 使用的形式
dataset_dict = {
'train': Dataset.from_pandas(train_data),
'validation': Dataset.from_pandas(val_data)
}
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此处给出了一种常见做法——读取 CSV 文件形式存在的表格结构化资料，并将其划分为训练集与验证集两部分以便后续实验对比分析之用。
实施微调过程
最后一步就是执行具体的参数更新逻辑了。借助 PyTorch 或 TensorFlow 等深度学习框架所提供的高级接口能够简化这一复杂任务。下面是一个简单的例子展示怎样加载先前获得的 checkpoint 并启动 fine-tuning 流程：
from transformers import Trainer, TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
output_dir='./results',
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=8,
per_device_eval_batch_size=8,
warmup_steps=500,
weight_decay=0.01,
logging_dir='./logs',
evaluation_strategy="epoch"
)

trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_set,
eval_dataset=val_set
)

trainer.train()
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以上脚本定义了一些超参选项并通过实例化 Trainer 类对象来进行控制流管理。最终调用了 .train() 方法触发整个迭代计算周期直至收敛结束。