deepseek本地部署及模型训练

DeepSeek 本地部署教程
部署环境准备
为了顺利在本地环境中部署 DeepSeek 大语言模型，确保计算机满足最低硬件要求并安装必要的软件工具。通常情况下，推荐配置至少有 NVIDIA GPU 支持 CUDA 计算能力以加速模型推理过程[^2]。
获取 DeepSeek 模型文件
对于想要快速启动和运行的用户来说，可以通过命令行来获取预训练好的 DeepSeek 模型镜像。具体操作如下所示：
ollama pull deepseek-r1:7b
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这条指令会从远程仓库下载指定版本（此处为 deepseek-r1）且参数量为7亿级别的模型到本地机器上[^4]。
启动服务端口监听
完成上述步骤之后，则可以进一步设置服务器以便接收来自客户端的应用请求。这一步骤涉及到配置 Docker 容器内部的服务进程以及开放相应的网络接口给外部访问[^3]。
模型训练指南
当考虑对已有的 DeepSeek 进行微调或是重新训练时，建议先熟悉 PyTorch 或 TensorFlow 等主流框架的基础知识。因为大多数时候实际工作中所使用的自定义数据集都需要经过一定的处理才能被这些深度学习平台接受用于更新权重参数[^1]。
针对特定领域任务调整现有模型性能的方法之一就是利用迁移学习策略，在保留原有大部分结构的基础上仅修改部分层或添加新的组件来适应新场景下的输入特征分布变化情况。此过程中可能还需要收集足够的标注样本作为监督信号指导优化方向。
from transformers import Trainer, TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
output_dir='./results',
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=8,
)

trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset,
)

trainer.train()
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这段 Python 代码展示了基于 Hugging Face Transformers 库实现的一个简单训练循环实例，其中包含了定义超参、初始化 trainer 对象以及正式开始迭代三个主要环节。