微调DEEPSEEK1.5b

### 微调 DeepSeek 1.5B 模型 为了成功微调 DeepSeek 1.5B 模型，可以遵循以下方法和参数配置。此过程基于 PyTorch 和 Hugging Face 的 Transformers 库完成。 #### 数据准备 在开始之前，需要准备好用于微调的数据集。这些数据应经过清洗和标注以便于模型学习特定的任务（如分类、生成等）。以下是数据加载和预处理的关键步骤： ```python from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("your_dataset_name") # 替换为实际使用的数据集名称[^1] ``` 接着对数据进行必要的编码操作，使其适配模型输入格式： ```python from transformers import AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek/lm-r1-distilled-qwen-1.5b") def preprocess_function(examples): return tokenizer(examples["text"], truncation=True, padding="max_length", max_length=512) tokenized_datasets = dataset.map(preprocess_function, batched=True) ``` #### 加载模型与优化器 使用 `AutoModelForCausalLM` 或其他适合任务类型的类来加载基础模型，并定义相应的优化策略。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer import torch model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek/lm-r1-distilled-qwen-1.5b") optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=5e-5) # 学习率可根据具体需求调整 ``` #### 设置训练参数 通过 `TrainingArguments` 类指定详细的训练超参，例如批量大小、轮数以及保存路径等信息。 ```python training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=8, save_steps=10_000, save_total_limit=2, logging_dir='./logs', learning_rate=5e-5, weight_decay=0.01, evaluation_strategy="epoch" ) ``` #### 开始训练 最后利用 `Trainer` API 将上述组件组合起来执行完整的训练流程。 ```python trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=tokenized_datasets['train'], eval_dataset=tokenized_datasets['validation'] if 'validation' in tokenized_datasets else None, optimizers=(optimizer, None), ) trainer.train() ``` 当训练完成后，可以通过 `.save_model()` 方法存储已更新的权重文件供后续部署或测试阶段使用。 --- #### 注意事项 - **硬件资源**：由于该模型规模较大，在本地运行可能需要高性能 GPU 支持；如果计算能力有限，则考虑降低批次尺寸或者采用混合精度技术加速收敛速度。 - **自定义损失函数**：针对某些特殊场景下可尝试设计专属目标函数提升效果表现。 ---