deepseek微调训练

### 对 DeepSeek 模型进行微调训练 对于希望对 DeepSeek 模型执行微调操作的情况，可以采用基于 transformers 和 peft 的 LoRA 方法来实现这一目标。LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种高效的参数高效迁移学习方法，在不改变原模型权重的情况下通过引入低秩矩阵来进行适应调整。 #### 准备环境与依赖项安装 确保已经设置好 Python 环境并安装必要的库： ```bash pip install torch transformers accelerate loralib datasets evaluate ``` #### 加载预训练模型和分词器 加载要用于微调的基础 DeepSeek-7B-chat 模型及其对应的分词工具[^1]: ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer base_model_name_or_path = "deepseek-7B-chat" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(base_model_name_or_path) ``` #### 配置 LoRA 参数 定义 LoRA 层的具体配置，比如 rank 大小以及应用的位置等: ```python import bitsandbytes as bnb config_lora = { 'r': 8, 'lora_alpha': 32, 'target_modules': ["q_proj", "v_proj"], 'lora_dropout': 0.05, } ``` #### 应用 LoRA 到模型上 利用 `peft` 中提供的功能将上述配置应用于选定的 Transformer 架构之上: ```python from peft import get_peft_config, PeftType, prepare_model_for_kbit_training peft_type = PeftType.LORA peft_config = get_peft_config(peft_type=peft_type, **config_lora) # 将模型转换为适合 k-bit 训练的形式，并添加 LoRA 变换层 model = prepare_model_for_kbit_training(model) model = model.get_submodule('transformer') model = PeftModelForCausalLM(model, peft_config) ``` #### 数据集准备 准备好用于微调的数据集，通常这会涉及到特定领域内的对话数据或者其他形式的任务导向样本集合。假设有一个名为 `my_dataset.json` 文件存储着这些样例，则可以通过如下方式读取它作为 PyTorch Dataset 使用: ```python from datasets import load_dataset dataset = load_dataset('json', data_files='path/to/my_dataset.json')['train'] tokenized_datasets = dataset.map(lambda examples: tokenizer(examples['text']), batched=True) data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer=tokenizer, mlm=False) ``` #### 设置 Trainer 并启动训练过程 最后一步就是创建 Hugging Face 提供的 `Trainer` 类实例，并指定相应的超参选项以开始实际的训练流程: ```python from transformers import TrainingArguments, Trainer training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", evaluation_strategy="epoch", learning_rate=2e-5, per_device_train_batch_size=4, gradient_accumulation_steps=4, num_train_epochs=3, weight_decay=0.01, logging_dir='./logs', report_to="none" ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=tokenized_datasets.shuffle().select(range(10_000)), # 这里仅选取前一万条记录做示范用途 eval_dataset=None, data_collator=data_collator ) trainer.train() ``` 完成以上步骤之后就可以对 DeepSeek 模型实施有效的微调处理了。值得注意的是，具体细节可能会依据所使用的硬件资源和个人需求有所不同，因此建议根据实际情况灵活调整各项设定。