deepseek微调文档
时间: 2025-02-13 13:19:08 浏览: 114
### DeepSeek 模型微调概述
DeepSeek模型基于Llama架构构建,在进行LoRA(Low-Rank Adaptation)微调时,主要针对特定几层进行了调整。通常情况下,参与LoRA微调的主要有自注意力机制层和前馈神经网络层[^1]。
对于这些选定的层而言,LoRA方法引入低秩矩阵来近似原始权重更新,从而实现参数高效的迁移学习。这种方法不仅减少了额外所需存储空间的需求,同时也保持了良好的泛化性能。
在实际操作过程中,为了适应不同应用场景下的特殊需求,开发者可以根据实际情况灵活配置相关超参数以及预处理策略,以达到最佳效果[^2]。
```python
from peft import LoraConfig, get_peft_model
# 定义LoRA配置
lora_config = LoraConfig(
r=8, # 秩大小
lora_alpha=32,
target_modules=["q_proj", "v_proj"], # 需要添加适配器的目标模块列表
lora_dropout=0.05,
)
# 获取带有LoRA适配器的PeftModel实例
peft_model_id = 'unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-unsloth-bnb-4bit'
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(peft_model_id)
model = get_peft_model(model, lora_config)
```
此代码片段展示了如何为指定目标模块加载LoRA适配器,并将其应用于DeepSeek模型中。通过这种方式可以在不改变原有模型结构的基础上快速完成定制化的改进工作[^4]。
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