deepseek r1 微调
时间: 2025-02-05 17:02:09 浏览: 273
### 微调 DeepSeek R1 模型
对于特定任务的微调,通常涉及调整模型架构、优化器设置以及数据预处理等方面。针对DeepSeek R1,在进行微调时可以考虑以下几个方面:
#### 调整输入尺寸
为了适配不同场景下的需求,可以根据具体应用场景调整输入图片大小。例如,当目标环境与原训练集差异较大时,可参照相似条件的数据集设定来改变分辨率。如CULane 数据集中使用的分辨率为288×800,而在TuSimple 中则采用了368×640 [^2]。
#### 修改超参数配置
合理的超参数选择有助于提升模型表现。基于已有研究经验,建议如下:
- **动量(Momentum)**: 设置为0.9。
- **权重衰减 (Weight Decay)**: 定义为\(1 \times 10^{-4}\)。
- **初始学习率 (Initial Learning Rate)**: 对于CULane 可设为 \(2.5 \times 10^{-2}\),而对于TuSimple 则推荐使用稍低一点的学习率即 \(2.0 \times 10^{-2}\)。
此外,在训练初期实施渐增式升温策略(Warm-up),随后采用多项式下降法控制学习速率变化,其中幂次(power)被指定为0.9 。
#### 自定义损失函数
考虑到实际应用中的类不平衡现象,可以通过调节各类别的损失比重来进行补偿。比如在此案例中提到,背景分割部分所占比例较小,因此其对应的二元交叉熵(BCE)损失系数仅为0.4;同时存在分类任务,则继续沿用多类别交叉熵(CE)作为评估标准之一 [^2]。
#### 训练细节说明
根据不同数据源的特点制定相应的批量(batch size)规模也很重要。这里给出两个实例:CULane 使用batch size=8, 而TuSimple 设定为4 。另外需要注意的是整个过程是在Ubuntu操作系统环境下完成,并借助四个配备有11GB显存容量的NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 显卡并行加速计算工作,框架选用PyTorch版本号不低于1.1 。
```python
import torch.optim as optim
from torchvision import transforms
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((height,width)), # height width 需要根据实际情况修改
])
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate,
momentum=momentum_value, weight_decay=weight_decay)
scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=warm_up_steps, gamma=poly_lr_power)
```
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