deepseek本地微调

如何在本地环境中对DeepSeek模型进行微调
准备环境
为了能够在本地环境中顺利地对 DeepSeek 模型进行微调，需要先安装必要的库文件。这通常涉及到 transformers 和 peft 这样的Python包，它们提供了构建和调整大型语言模型所需的功能[^1]。
pip install transformers peft datasets torch loralib
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加载预训练模型
加载预先训练好的 DeepSeek-7B-chat 模型是开始任何微调工作的第一步。通过 Hugging Face 的 Model Hub 可以轻松获取该模型并将其下载到本地环境中。
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "deepseek-7b-chat"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
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应用 LoRA 技术
LoRA (Low-Rank Adaptation) 是一种有效的参数高效迁移学习方法，在不改变原有网络结构的情况下仅需引入少量额外参数即可完成特定任务的学习过程。对于希望减少计算资源消耗的应用场景来说非常合适。
import loralib as lora

# 添加LoRA适配器至每一层注意力机制中
for name, module in model.named_modules():
if 'attention' in name and isinstance(module, nn.Linear):
lora.add_adapter(module, config=lora.LoRAConfig(r=8))
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数据准备与处理
准备好用于微调的数据集同样重要。数据应当被妥善清洗、标注，并转换成适合输入给定架构的形式。HuggingFace 提供了方便易用的工具来帮助用户处理这些工作。
from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset('path_to_your_data')
tokenized_datasets = dataset.map(lambda examples: tokenizer(examples['text']), batched=True)
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训练设置
定义好优化算法以及损失函数之后就可以配置 Trainer API 来执行实际意义上的训练流程了。考虑到硬件条件的不同，建议根据实际情况适当调整批量大小和其他超参设定。
from transformers import TrainingArguments, Trainer

training_args = TrainingArguments(
output_dir='./results',
evaluation_strategy="epoch",
learning_rate=2e-5,
per_device_train_batch_size=4,
per_device_eval_batch_size=4,
num_train_epochs=3,
weight_decay=0.01,
)

trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=tokenized_datasets["train"],
eval_dataset=tokenized_datasets["validation"]
)
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开始微调
一切就绪后便可以直接启动训练程序来进行最终的目标——即针对具体应用场景下的模型微调操作。
trainer.train()
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