deepseek本地部署rag训练项目实战

实战指南：本地部署 DeepSeek 进行 RAG 模型训练
准备环境
为了成功在本地环境中部署并运行 DeepSeek 的 RAG 训练项目，需先安装必要的依赖项。建议使用 Python 虚拟环境来管理这些依赖。
python3 -m venv rag_env
source rag_env/bin/activate
pip install --upgrade pip
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接着，根据官方文档中的推荐配置[^1]，确保已安装最新版本的相关库：
pip install deepseek transformers datasets torch faiss-cpu
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获取数据集
对于检索增强生成 (RAG) 模型而言，准备高质量的数据至关重要。通常情况下，会涉及到两个主要部分：一个是用于索引的知识库；另一个则是对话历史记录或其他形式的输入文本。
可以利用 Hugging Face 提供的 datasets 库加载预处理过的公开可用数据集:
from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset('wiki_dpr', 'psgs_w100')
print(dataset['train'][0])
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配置模型参数
创建一个 JSON 文件以定义模型的具体设置，例如编码器架构、解码器类型以及超参调整选项等。此文件将作为后续脚本执行的基础依据之一。
{
"model_name_or_path": "facebook/dpr-question_encoder-single-nq-base",
"index_name_or_path": "./indexes/wiki-dpr",
"output_dir": "./results"
}
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编写训练脚本
编写一段 Python 代码片段负责初始化模型实例、构建索引结构、启动实际训练过程，并保存最终成果至指定位置。
import json
from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration
from transformers.trainer_utils import set_seed
from transformers.training_args import TrainingArguments
from transformers.trainer import Trainer

def main():
with open('./config.json') as f:
config = json.load(f)

tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained(config["model_name_or_path"])
retriever = RagRetriever.from_pretrained(
pretrained_question_encoder=config["model_name_or_path"],
index_name="custom",
passages_path="./data/passages.jsonl.gz"
)

model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained(
config["model_name_or_path"],
retriever=retriever,
use_dummy_dataset=True
)

training_args = TrainingArguments(output_dir='./outputs')

trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=None,
eval_dataset=None
)

set_seed(42)
trainer.train()

if __name__ == "__main__":
main()
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测试与验证
完成上述步骤之后，可以通过简单的命令行指令触发整个流程，观察控制台输出日志确认一切正常运作。
python run_rag.py
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