Huggingface的PEFT deepseek

HuggingFace PEFT 和 DeepSeek 的集成方法
背景介绍
Hugging Face 提供了一个名为 PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) 的库，用于实现参数高效的微调技术。这些技术包括 Adapter、Prefix Tuning 和 LoRA 等[^2]。DeepSeek 是一种基于大语言模型的开源项目，其 R1 版本提供了强大的预训练能力[^1]。
通过将 PEFT 技术应用于 DeepSeek 模型，可以显著减少微调过程中所需的计算资源和时间成本，同时保持较高的性能表现。

集成步骤说明
以下是将 PEFT 库与 DeepSeek 结合使用的具体方式：
1. 安装依赖项
为了使用 PEFT 和 DeepSeek 模型，需安装以下 Python 包：
pip install transformers peft accelerate datasets torch deepspeed
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2. 加载 DeepSeek 模型
加载 DeepSeek 模型可以通过 transformers 库完成。例如，对于 Distilled Llama-8B 模型，代码如下所示：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
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3. 初始化 PEFT 方法
根据需求选择合适的 PEFT 方法（如 Prefix Tuning 或 LoRA），并初始化配置文件。以下是一个使用 LoRA 的例子：
from peft import get_peft_config, PeftModel, TaskType, get_peft_model

peft_config = {
"lora_r": 8,
"lora_alpha": 32,
"task_type": TaskType.CAUSAL_LM,
}

config = get_peft_config(peft_config=peft_config)
model = get_peft_model(model, config)
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如果希望采用 Prefix Tuning，则可替换为相应的配置选项。
4. 数据准备与微调过程
利用 Hugging Face 的 datasets 库来处理数据集，并定义适合的任务目标函数。下面展示如何设置优化器以及执行实际训练操作的部分代码片段：
import torch
from torch.optim import AdamW
from tqdm.auto import tqdm

optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)

data_loader = ... # 自己构建的数据加载器
device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")

model.to(device)
for epoch in range(epochs):
model.train()
total_loss = 0
progress_bar = tqdm(data_loader, desc=f"Epoch {epoch}")
for batch in progress_bar:
optimizer.zero_grad()

inputs = tokenizer(batch["text"], return_tensors="pt", padding=True).to(device)
outputs = model(**inputs, labels=inputs.input_ids)

loss = outputs.loss
loss.backward()
optimizer.step()

total_loss += loss.item()
progress_bar.set_postfix({"loss": total_loss / (batch_idx + 1)})
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上述脚本实现了基本的梯度下降更新逻辑。
5. 测试与保存结果
经过充分迭代后，评估最终效果并将调整后的权重存储下来以便后续部署应用：
# Save the fine-tuned model and its corresponding configuration.
model.save_pretrained("./deepseek-lora-finetuned")
tokenizer.save_pretrained("./deepseek-lora-finetuned")
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注意事项

在运行之前确认 GPU 是否可用；否则可能因内存不足而失败。
对于大规模语料建议启用混合精度加速功能以提升效率。
不同类型的 PEFT 方案各有优劣，请依据场景选取最匹配的一种。