DEEPSEEK微调

### 对 DeepSeek 模型进行微调的方法教程 #### 1. 基于 Transformers 和 PEFT 的 LoRA 微调方法 可以利用 Hugging Face 提供的 `transformers` 库以及参数高效微调工具包 `PEFT` 来对 DeepSeek-7B-chat 进行低秩适应 (LoRA) 微调。这种方法通过仅更新少量新增加的权重矩阵来减少计算资源消耗并保持较高的性能[^1]。 以下是具体实现代码： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import torch from peft import get_peft_config, PeftModel, LoraConfig, TaskType, get_peft_model model_name = "deepseek/Llama-2-7b-chat" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, device_map='auto', torch_dtype=torch.float16 ) lora_config = LoraConfig( task_type=TaskType.CAUSAL_LM, inference_mode=False, r=8, # Rank of the LoRA approximation lora_alpha=32, lora_dropout=0.1 ) peft_model = get_peft_model(model, lora_config) print(peft_model.print_trainable_parameters()) ``` 上述脚本展示了如何加载预训练模型并将 LoRA 配置应用到该模型上，从而使其支持高效的微调过程。 --- #### 2. 利用 UnSloth 框架进行 SQL 转换任务中的微调 对于特定应用场景下的微调需求（例如将 SQL 查询转化为自然语言描述），可采用由 UnSloth 开发的一系列优化技术。这些技术不仅能够显著提升效率，还允许开发者轻松调整超参以适配不同硬件条件[^2]。 下面是一个简单的例子说明怎样使用此框架完成相关操作： ```python from unsloth import FastLanguageModel hf_token = 'your_hf_api_key_here' model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained( model_name="unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B", max_seq_length=2048, load_in_4bit=True, token=hf_token ) def preprocess_function(examples): inputs = examples['sql'] targets = examples['text'] model_inputs = tokenizer(inputs, truncation=True, padding=True, max_length=2048) labels = tokenizer(targets, truncation=True, padding=True, max_length=2048).input_ids model_inputs["labels"] = labels return model_inputs # 加载数据集并执行前处理逻辑... train_dataset.map(preprocess_function, batched=True) trainer.train() ``` 这段程序片段重点在于展示如何配置四比特量化选项 (`load_in_4bit`) 并定义自定义的数据预处理器函数以便更好地服务于目标任务。 --- #### 总结 无论是通用目的还是针对某些特殊领域定制化解决方案的需求，都可以找到适合自己的方式去有效地对 DeepSeek 家族成员实施必要的改动。前者推荐借助成熟的开源项目组合而成的工作流；后者则更倾向于探索新兴的技术路线图及其配套组件库的支持能力。