deepseek可以用提示词进行微调吗
时间: 2025-03-04 19:30:22 浏览: 82
### DeepSeek 对提示词微调的支持
DeepSeek-R1 支持通过特定方法利用提示词进行微调。具体来说,采用 LoRA(低秩自适应)技术可以在不改变预训练模型权重的情况下实现高效参数调整[^1]。
对于希望基于提示词优化模型性能的应用场景而言,这种方法允许开发者仅需关注少量新增参数的学习过程,从而显著降低计算资源消耗并提高效率。这种方式特别适合于消费级硬件环境下的应用开发需求。
为了更好地理解这一机制的工作原理以及实际操作流程,可以参考如下 Python 代码片段展示如何设置提示词用于微调:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "deepseek-r1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
prompt_text = "在此处输入想要使用的提示词..."
inputs = tokenizer(prompt_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)
```
上述代码展示了加载预训练模型及分词器的过程,并通过给定的 `prompt_text` 变量来指定要应用于微调阶段的具体提示内容。需要注意的是,在真实环境中还需要结合具体的框架和工具链完成完整的配置工作,比如 CUDA 的安装与环境准备等[^3]。
阅读全文
相关推荐


















