deepseek训练本地数据

### 使用DeepSeek框架对本地数据进行训练 #### 准备工作 为了使用DeepSeek框架对本地数据进行训练，需先安装并配置好DeepSeek环境。确保已按照官方文档完成必要的依赖项安装和环境设置[^1]。 ```bash pip install deepseek ``` #### 数据准备 准备好要用于训练的数据集，并将其转换成适合模型输入的形式。通常情况下，这涉及到将原始文件转化为特定格式（如CSV、JSON），以便于后续处理。对于文本分类任务而言，每条记录应至少包含两个字段：特征向量与对应的标签[^2]。 #### 加载预训练模型 利用迁移学习方法加载一个已经在大规模通用语料库上预先训练好的基础模型作为起点。这样可以减少从头开始所需的时间成本以及计算资源消耗。通过微调此预训练网络来适应具体应用场景下的新样本分布情况[^3]。 ```python from deepseek.models import load_pretrained_model model = load_pretrained_model('path_to_pretrained_weights') ``` #### 定义自定义层 根据实际需求，在原有架构基础上添加额外的全连接层或其他类型的神经元结构，从而增强表达能力以更好地捕捉目标领域内的模式特点。注意调整超参数设定使得整个体系能够稳定收敛至较优解空间内。 ```python import torch.nn as nn class CustomModel(nn.Module): def __init__(self, base_model): super(CustomModel, self).__init__() self.base_model = base_model self.fc = nn.Linear(in_features=base_model.output_size(), out_features=num_classes) def forward(self, x): features = self.base_model(x) output = self.fc(features) return output ``` #### 编译与训练模型 指定损失函数、优化器以及其他评估指标；随后启动迭代过程直至满足停止条件为止。期间可定期保存最佳权重副本以防意外中断造成前功尽弃的局面发生。 ```python criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters()) for epoch in range(num_epochs): running_loss = 0.0 for inputs, labels in dataloader: optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() * inputs.size(0) print(f'Epoch {epoch}, Loss: {running_loss / len(dataloader.dataset)}') torch.save(model.state_dict(), 'best_model.pth') ```