ubuntu系统deepseek同rag微调

### DeepSeek与RAG模型微调准备 对于在Ubuntu系统上对DeepSeek和RAG模型进行微调的操作，确保Docker环境已经正确配置并运行稳定是首要条件[^1]。考虑到硬件资源情况（GPU：RTX 2060 6G；CPU：AMD R7 4800H），可以支持较为复杂的机器学习任务。 #### 安装必要的依赖库 为了能够顺利地执行微调操作，需要先安装一系列Python包以及相关工具： ```bash pip install transformers datasets torch accelerate bitsandbytes sentencepiece safetensors --upgrade ``` 这些软件包提供了构建、训练和支持深度学习模型所需的功能，包括但不限于数据处理、优化算法实现等重要组件。 #### 获取预训练模型 通过Transformers库可以直接加载官方发布的预训练版本作为基础架构来进行后续调整: ```python from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer model_name = "facebook/rag-token-nq" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name) ``` 这段代码展示了如何利用`transformers`库中的API来获取Facebook提供的基于RAG框架下的预训练问答模型实例。 #### 数据集准备 针对特定应用场景收集或创建适合的数据集，并将其转换成适用于所选模型输入格式的形式。这通常涉及到文本清理、分词化等一系列预处理步骤。假设已经有了一个CSV文件形式存储的自定义语料库，则可以通过如下方式读取并初步加工： ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split dataframe = pd.read_csv('path/to/dataset.csv') train_df, val_df = train_test_split(dataframe, test_size=0.1) def preprocess_function(examples): return tokenizer( examples['question'], truncation=True, padding='max_length', max_length=512 ) tokenized_train_dataset = train_df.map(preprocess_function, batched=True) tokenized_val_dataset = val_df.map(preprocess_function, batched=True) ``` 此部分实现了将原始问题转化为编码后的特征向量表示的过程，以便于神经网络理解与计算。 #### 微调过程设置 最后一步就是设定好超参数并启动实际的训练流程了。这里推荐采用PyTorch Lightning这样的高级封装库简化分布式训练逻辑的同时也提高了代码可维护性和扩展性： ```python from pytorch_lightning.callbacks import ModelCheckpoint from pytorch_lightning.loggers import WandbLogger from pytorch_lightning.strategies import DDPStrategy from pytorch_lightning import Trainer training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', # 输出目录 num_train_epochs=3, # 训练轮次数量 per_device_train_batch_size=4, # 单设备上的批次大小 gradient_accumulation_steps=2, # 梯度累积步数 warmup_ratio=0.1, # 学习率热身比例 weight_decay=0.01, # 权重衰减系数 logging_dir='./logs', # 日志保存路径 report_to="wandb", # 使用WANDB记录实验指标 evaluation_strategy="epoch" # 按照每一轮评估一次性能 ) trainer = Trainer( strategy=DDPStrategy(find_unused_parameters=False), logger=WandbLogger(project="deepseek-rag-tuning"), callbacks=[ModelCheckpoint(monitor="val_loss")], **vars(training_args) ) trainer.fit(model=model, train_dataloaders=train_loader, val_dataloaders=val_loader) ``` 上述脚本片段说明了一个完整的端到端解决方案用于指导用户完成从环境搭建直至最终得到经过定制化的高质量对话系统的全过程。