怎么用unsloth微调deepseek
时间: 2025-03-03 16:35:11 浏览: 122
### 使用 Unsloth 对 DeepSeek 模型进行微调
对于希望利用特定数据集优化 DeepSeek 大规模语言模型性能的开发者而言,Unsloth 提供了一种便捷的方式来进行微调操作。此过程不仅能够增强模型在特定任务上的表现,还能有效减少资源消耗。
#### 安装依赖库
为了开始微调流程,首先需安装必要的软件包:
```bash
pip install unsloth deepseek
```
#### 准备环境配置文件
创建并编辑 `config.yaml` 文件来指定训练参数以及路径设置:
```yaml
model_name_or_path: "deepseek-r1"
output_dir: "./results"
per_device_train_batch_size: 8
num_train_epochs: 3
learning_rate: 5e-5
weight_decay: 0.01
logging_steps: 10
save_strategy: "epoch"
evaluation_strategy: "epoch"
```
#### 加载预处理的数据集
准备用于微调的数据集,并将其转换成适合输入给定模型的形式。这里假设有已经分词好的 CSV 文件存在。
```python
import pandas as pd
from datasets import Dataset, load_dataset
data = pd.read_csv('path_to_your_data.csv')
dataset = Dataset.from_pandas(data)
def preprocess_function(examples):
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-r1")
return tokenizer(examples['text'], truncation=True, padding='max_length', max_length=128)
tokenized_datasets = dataset.map(preprocess_function, batched=True)
train_test_split = tokenized_datasets.train_test_split(test_size=.2)
training_args = TrainingArguments(output_dir="./results")
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_test_split["train"],
eval_dataset=train_test_split["test"]
)
```
#### 执行微调命令
最后一步是在终端执行如下指令启动实际的微调进程[^2]:
```bash
unsloth finetune --config config.yaml
```
完成上述步骤之后,即实现了基于 UnSloth 工具对 DeepSeek 的成功微调。这使得用户能够在保持原有强大基础能力的同时,进一步提高其在具体应用场景下的准确性与效率。
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