本地微调deep seek,训练可视化
时间: 2025-02-20 17:38:26 浏览: 90
### 微调Deep Seek模型并实现训练过程可视化
#### 准备工作环境
为了确保开发环境的一致性和隔离性,在开始之前应该先创建一个新的虚拟环境。这可以通过Python自带的`venv`模块或者Anaconda来完成。
对于基于Python的方法,可以执行如下命令:
```bash
python -m venv deepseek_venv
source deepseek_venv/bin/activate
```
而对于Conda用户,则应采用以下指令[^2]:
```bash
conda create -n deepseek_env
source activate deepseek_env
```
#### 安装必要的库和依赖项
一旦进入新创建的虚拟环境中,下一步就是安装所需的软件包。通常情况下,这些会包括PyTorch或其他深度学习框架及其扩展组件,以及其他辅助性的Python库如matplotlib用于绘图等。
假设已经获取到了官方推荐的依赖清单文件(通常是requirements.txt),那么可以直接通过pip来进行批量安装:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
如果使用的是Conda环境,可能还需要额外配置一些通道(channel),以便能顺利找到特定版本的二进制包。
#### 加载预训练模型与准备数据集
在准备好运行环境之后,接下来要加载预先训练好的Deep Seek模型,并按照项目文档中的指导调整输入格式以适应自定义的数据源。这里需要注意的是,应当仔细阅读相关API说明,理解如何正确传递参数给函数或类实例化对象。
针对提供的描述,将利用带有分位数标签(中位数, 上限, 下限) 的训练数据集进行微调操作。设置epochs数量为100次迭代周期,每次处理32条记录作为一批(batch)[^1]。
#### 实现训练过程可视化
为了让整个训练流程更加透明直观,建议集成TensorBoard这样的工具到现有代码结构当中去。它不仅支持实时监控损失变化趋势图表展示,还可以用来保存日志供后续分析之用。
具体做法是在启动训练脚本前加入几行简单的初始化语句指向一个指定的日志目录;而在每轮epoch结束之际更新一次进度信息至该位置即可达成目的。
另外一种选择是借助于Visdom平台,其特点是可以方便地嵌入到Jupyter Notebook里面做交互式的探索研究。
最后提醒一点,务必定期备份权重文件以防意外丢失重要成果!
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