DeepSeek-VL2 微调

### 如何对 DeepSeek-VL2 模型进行微调 对于 DeepSeek-VL2 的微调，可以采用 LoRA (Low-Rank Adaptation) 技术来实现参数高效的迁移学习。这种方法允许只训练少量新增加的参数而不是整个网络中的所有权重，从而显著减少计算资源需求并加快收敛速度[^1]。 具体来说，在准备阶段需先加载预训练好的 DeepSeek-7B-chat 模型以及相应的分词器工具；接着定义好用于保存调整后的模型文件路径和其他必要的超参数设置。之后通过引入 `PeftModelForCausalLM` 类来自定义构建支持LoRA机制的目标架构实例，并指定要应用低秩分解的具体层位置及其对应的矩阵秩大小等配置项。 当一切就绪后，则可利用 Hugging Face 提供的数据集接口快速获取适配当前任务类型的样本集合，并将其划分为训练集与验证集两部分以便后续评估模型性能变化情况。最后一步就是编写实际执行优化过程的核心逻辑——即循环迭代读取批次数据送入 GPU 进行前向传播运算求解损失函数值，再反向传递误差更新各层间连接权值直至满足终止条件为止。 下面给出一段 Python 实现代码作为参考： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, PeftConfig, get_scheduler import torch from datasets import load_dataset from peft import PeftModelForCausalLM model_name_or_path = "deepseek-ai/DeepSeek-7B-chat" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) config = PeftConfig.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name_or_path, ).eval() peft_model_id = "./output_dir" # 自定义输出目录名 lora_config = { 'r': 8, # 秩数 r=8 表示每组特征映射到新的子空间维度为8维 'target_modules': ["q", "v"] # 应用LoRA的位置，默认是查询和键投影变换模块 } model = PeftModelForCausalLM(model, lora_config=lora_config) dataset = load_dataset('your_customized_dataset') # 替换成自己的数据源名称 train_dataloader = ... # 构建 DataLoader 对象完成批处理操作 optimizer = torch.optim.AdamW(params=model.parameters(), lr=5e-5) lr_scheduler = get_scheduler(name="linear", optimizer=optimizer, num_warmup_steps=0, num_training_steps=len(train_dataloader)) device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu") model.to(device) for epoch in range(num_epochs): # 设定总的轮次数量 for batch_idx, inputs in enumerate(train_dataloader): outputs = model(**inputs) loss = outputs.loss optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() lr_scheduler.step() torch.save({ 'epoch': epoch + 1, 'state_dict': model.state_dict(), }, f"{peft_model_id}/checkpoint.pth.tar") ```