deepseek vl2 微调
时间: 2025-04-19 19:54:38 浏览: 45
### 对 DeepSeek VL2 模型进行微调
对于 DeepSeek VL2 模型的微调,可以采用类似于其他大型语言模型的方式来进行调整。具体来说,Lora (Low-Rank Adaptation) 是一种有效的参数高效微调方法,适用于减少训练时间和资源消耗的同时保持良好的性能。
#### 准备环境和数据集
为了开始微调过程,首先需要安装必要的库并准备用于训练的数据集。这通常涉及设置合适的开发环境以及获取或创建适合特定任务的数据集合[^1]。
```bash
pip install transformers peft datasets torch
```
#### 加载预训练模型与分词器
加载预先训练好的 DeepSeek VL2 模型及其对应的分词器是启动任何微调工作的第一步:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name_or_path = "deepseek-vl2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
```
#### 应用 LoRA 进行低秩适应
通过应用LoRA技术来实现更高效的微调策略,在此过程中只更新少量新增加的参数而不是整个网络中的所有权重:
```python
from peft import get_peft_model, LoraConfig
config = LoraConfig(
r=8,
lora_alpha=32,
target_modules=["q_proj", "v_proj"],
lora_dropout=0.05,
)
peft_model = get_peft_model(model, config)
```
#### 训练配置与执行
定义好优化算法和其他超参之后就可以正式开启训练流程了;这里假设已经准备好了一个名为`train_dataset`的对象作为输入源:
```python
import torch
from transformers import Trainer, TrainingArguments
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./results",
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=4,
gradient_accumulation_steps=4,
learning_rate=2e-5,
logging_dir='./logs',
)
trainer = Trainer(
model=peft_model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset,
data_collator=data_collator,
)
trainer.train()
```
#### 保存最终版本
完成上述步骤后,可以通过合并adapter到原始模型结构内,并将其持久化至磁盘上指定位置以便后续部署使用:
```python
merged_model = peft_model.merge_and_unload()
merged_model.save_pretrained("./output/deepseek_vl2_finetuned")
tokenizer.save_pretrained("./output/deepseek_vl2_finetuned")
```
以上就是针对DeepSeek VL2模型的一个基本微调方案概述及相应代码片段展示[^2]。
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