deepseek本地化部署怎么训练
时间: 2025-02-22 21:22:35 浏览: 98
### DeepSeek 本地化部署及训练方法
#### 软硬件需求
为了成功部署 DeepSeek R1,在本地环境中的计算机需满足特定的软硬件条件。对于软件方面,确保安装有 Docker 和 Ollama 平台,这二者是实现容器化管理和优化模型性能的关键工具[^1]。
#### 部署流程概述
针对 DeepSeek R1 的本地部署过程涉及多个环节,首先是通过官方渠道获取必要的镜像文件并加载到本地 Docker 环境中;其次是按照指导文档完成 OpenWebUI 组件的集成工作,以便于后续的人机交互操作界面搭建。
```bash
# 下载并导入 DeepSeek 官方提供的 Docker 镜像
docker pull ollama/deepseek-r1:latest
# 启动容器服务
docker run --name deepseek_r1 -d -p 8080:8080 ollama/deepseek-r1:latest
```
#### 训练准备与执行
当完成了上述基础架构建设之后,则可以着手准备数据集以及调整超参数用于启动自定义训练任务。值得注意的是,DeepSeek-R1-Distill 已经基于某些开源预训练模型做了针对性改进,因此建议使用者尽可能遵循既定框架下的最佳实践来进行进一步定制开发活动[^2]。
```python
from transformers import Trainer, TrainingArguments
training_args = TrainingArguments(
output_dir='./results',
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=8,
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset,
)
trainer.train()
```
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