python训练deepseek 用本地数据
时间: 2025-03-04 08:46:12 浏览: 99
### 训练 DeepSeek 模型使用本地数据
为了利用本地数据训练 DeepSeek 模型,需遵循特定步骤来准备环境并执行训练过程。这涉及设置必要的软件环境、获取或创建适合的数据集以及配置训练参数。
#### 设置开发环境
确保已安装所有必需的依赖项,这些通常包括但不限于 `transformers` 和 `torch` 库[^2]:
```bash
pip install transformers torch numpy
```
对于更复杂的项目结构或是希望保持不同项目的独立性时,建议采用虚拟环境中工作的方式,比如通过 Anaconda 创建一个新的 Python 环境专门用于此目的[^1]。
#### 准备训练数据
DeepSeek 或其他基于 Transformer 的模型期望输入格式化的文本文件作为其训练材料的一部分。理想情况下,应该有一个标注良好的语料库,其中包含成对的问题及其对应的答案或其他形式的任务导向对话片段。如果计划微调现有的预训练模型,则可能还需要考虑如何调整原始数据以适应目标应用场景的需求。
#### 编写训练脚本
下面是一个简单的例子展示怎样编写一段 Python 代码来进行模型训练。这里假设已经准备好了一个 JSON 文件 (`train_data.json`) 来存储聊天记录样式的问答对集合,并且每一对都按照 OpenAI API 所接受的消息对象的形式组织起来[^3]。
```python
import json
from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments, DataCollatorForLanguageModeling
from datasets import load_dataset
# 加载自定义数据集
dataset = load_dataset('json', data_files={'train': 'path/to/train_data.json'})
# 初始化 tokenizer 和 model 实例
model_name_or_path = "deepseek-r1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
# 数据整理器
data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer=tokenizer, mlm=False)
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./results",
evaluation_strategy="epoch",
learning_rate=2e-5,
per_device_train_batch_size=8,
per_device_eval_batch_size=8,
num_train_epochs=3,
weight_decay=0.01,
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=dataset["train"],
eval_dataset=None, # 如果有验证集可以指定
data_collator=data_collator,
)
# 开始训练
trainer.train()
```
上述代码展示了如何加载一个名为 `train_data.json` 的本地数据源,并对其进行处理以便于后续被用来训练一个因果语言模型 (CLM),即类似于 DeepSeek 这样的架构。注意,在实际操作之前还需根据实际情况修改路径和其他超参数设定。
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