unsloth微调deepseek本地模型

### 对 DeepSeek 模型进行本地微调 为了在本地环境中对 `unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-unsloth-bnb-4bit` 进行微调，需遵循一系列特定配置和操作流程。 #### 准备环境 确保已安装必要的依赖项。推荐使用 Python 虚拟环境来管理项目依赖关系。可以通过以下命令创建虚拟环境并激活： ```bash python3 -m venv deepseek-env source deepseek-env/bin/activate # Linux/MacOS deepseek-env\Scripts\activate # Windows ``` 接着安装 Hugging Face 的 Transformers 和 Accelerate 库以及其他必需工具包： ```bash pip install transformers accelerate datasets torch loralib bitsandbytes ``` #### 加载预训练模型 加载指定的 DeepSeek 预训练模型，并应用 LoRA 适配器以提高性能和效率[^4]: ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig import torch import bitsandbytes as bnb model_name = 'unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-unsloth-bnb-4bit' bnb_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, ) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, quantization_config=bnb_config) ``` #### 数据准备 准备好用于微调的数据集。假设有一个 CSV 文件作为数据源，则可利用 Pandas 或者直接通过 HuggingFace Datasets API 导入数据: ```python from datasets import load_dataset dataset = load_dataset('csv', data_files={'train': './data/train.csv'}) ``` #### 微调过程 定义训练参数以及 Trainer 实例来进行实际的微调工作。这里采用 AdamW 优化算法配合线性学习率调度策略: ```python from transformers import TrainingArguments, Trainer, DataCollatorForLanguageModeling 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, save_total_limit=2, logging_steps=10, push_to_hub=False, ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=tokenized_datasets["train"], eval_dataset=tokenized_datasets["test"], tokenizer=tokenizer, data_collator=DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer=tokenizer), ) trainer.train() ``` 完成上述步骤之后即可开始执行具体的微调任务，在此期间可以根据实际情况调整超参设置从而获得更好的效果。