python deepseek api 微调
时间: 2025-03-04 12:59:01 浏览: 80
### 使用Python对DeepSeek API进行微调
#### 准备工作
为了成功地使用Python对DeepSeek API进行微调,需要安装必要的库和准备环境。这通常涉及设置一个虚拟环境来管理依赖项,并确保所有必需的软件包都是最新版本。
```bash
pip install --upgrade pip
pip install transformers torch datasets evaluate deepseek-api
```
#### 数据加载与预处理
在开始微调之前,准备好用于训练的数据集至关重要。数据应当被清理并转换成适合输入给定模型的形式。此过程可能包括分词、编码以及其他形式的特征工程[^2]。
```python
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset('path_to_your_data')
print(dataset['train'][0])
```
#### 加载预训练模型
选择合适的预训练模型作为起点是提高最终性能的关键因素之一。这里选择了`DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B`作为一个例子来进行说明。
```python
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
model_name = "deepseek-r1-distill-qwen-1.5b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
```
#### 定义训练参数
定义超参数如学习率、批次大小等对于优化训练效果非常重要。这些配置可以通过实验找到最佳组合。
```python
training_args = {
'learning_rate': 5e-5,
'per_device_train_batch_size': 8,
'num_train_epochs': 3,
}
```
#### 执行微调
一旦完成了上述准备工作,则可以启动实际的微调过程。这部分涉及到将准备好的数据送入模型中进行迭代更新权重直到达到满意的精度水平为止。
```python
from transformers import Trainer, TrainingArguments
training_arguments = TrainingArguments(
output_dir='./results',
evaluation_strategy="epoch",
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_arguments,
train_dataset=tokenized_datasets["train"],
eval_dataset=tokenized_datasets["validation"],
tokenizer=tokenizer,
)
trainer.train()
```
#### 评估与保存成果
完成微调之后,应该对新获得的知识表示方法进行全面测试以验证其有效性;同时也要记得妥善保管好经过改进后的模型文件以便后续部署应用。
```python
eval_results = trainer.evaluate()
print(f"Evaluation results: {eval_results}")
# Save the fine-tuned model and tokenizer to disk.
model.save_pretrained('./fine_tuned_model')
tokenizer.save_pretrained('./fine_tuned_tokenizer')
```
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