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微调后的deepseek如何用ollama运行

时间: 2025-03-03 11:33:59 浏览: 121

### 使用 Ollama 运行经过微调的 DeepSeek 模型为了成功运行通过 DeepSeek 微调后的模型，需遵循特定配置和设置。这些模型基于开源模型进行了调整并使用由 DeepSeek-R1 生成的数据样本进行微调[^1]。 #### 准备环境确保安装了必要的依赖库以及正确版本的 Python 和 PyTorch。Ollama 提供了一个集成开发环境 (IDE)，简化了加载和评估自定义模型的过程。 ```bash pip install ollama torch transformers ``` #### 加载微调模型利用 `transformers` 库中的 `AutoModelForCausalLM` 类来加载已保存的微调模型及其对应的分词器： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model_name_or_path = "path_to_your_fine_tuned_DeepSeek_model" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) # 将模型设为评估模式 model.eval() ``` #### 配置推理选项对于某些应用场合可能还需要指定额外的推理参数，比如最大长度、温度等超参设定。具体取决于实际应用场景需求。 ```python generation_config = { 'max_length': 50, 'temperature': 0.7, 'top_p': 0.9, } ``` #### 执行预测任务准备好输入数据后即可调用模型完成文本生成或其他自然语言处理任务： ```python input_text = "Your input prompt here." inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") with torch.no_grad(): outputs = model.generate(**inputs, **generation_config) generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) print(generated_text) ``` 上述过程展示了如何借助 Ollama 平台高效部署并测试经 DeepSeek 数据集微调过的大型语言模型实例。

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