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DeepSeek本地模型训练一个文档

时间: 2025-03-02 12:19:53 浏览: 91

### 使用 DeepSeek 模型进行本地训练为了在本地环境中使用 DeepSeek 框架进行模型训练，需先安装 Ollama 平台，该平台提供了便捷的 LLM 本地运行环境[^1]。完成 Ollama 的安装之后，可以按照如下方法准备并启动 DeepSeek 模型。 #### 准备工作确保已成功安装 Ollama 后，在命令行工具中输入相应指令来获取 DeepSeek 模型： ```bash ollama pull deepseek ``` 此操作会下载所需的 DeepSeek 模型文件到本地机器上以便后续调用和训练。 #### 训练配置对于具体的训练过程，通常需要定义数据集路径、批次大小、学习率等超参数设置。假设有一个名为 `train.py` 的 Python 脚本用于执行实际训练逻辑，则可以在脚本内部指定这些参数： ```python import torch from transformers import Trainer, TrainingArguments, AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name = "deepseek" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=8, save_steps=10_000, save_total_limit=2, ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, # 需要预先加载的数据集对象 tokenizer=tokenizer, ) trainer.train() ``` 上述代码片段展示了基于 Hugging Face Transformers 库实现的一个简单训练流程示例，其中包含了创建 Trainer 实例以及设定基本训练选项的过程。

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