Deepseek部署到本地后训练模型
时间: 2025-03-01 12:48:10 浏览: 75
### 本地环境中的Deepseek模型部署与训练
#### 准备工作
为了能够在本地环境中成功部署并训练Deepseek模型,需先完成一系列准备工作。这包括安装必要的软件包以及配置运行环境等操作[^1]。
#### 下载模型
通过LM Studio工具获取目标版本的Deepseek模型文件(如R1),将其保存至指定路径下以便后续调用和处理。
#### 配置环境变量
依据官方文档指示设置好相应的环境参数,确保Python解释器能够识别所需的库依赖项,并且可以正常访问已下载好的预训练权重数据集等资源。
#### 启动服务端口
利用命令行指令启动HTTP API服务器实例,监听特定IP地址及端口号上的请求连接事件;此时应该可以看到控制台输出有关于API接口的信息日志条目。
```bash
lmstudio serve --model_path /path/to/deepseek_model_directory/
```
#### 开始训练过程
当一切准备就绪之后,在客户端提交带有自定义超参设定的任务给上述提到的服务进程来执行实际意义上的微调作业流程。可以通过编写脚本的方式实现自动化管理整个周期内的各项事务安排,比如调整学习率、迭代次数上限值等等个性化选项配置。
```python
from lm_studio import LmStudioClient, TrainingConfig
client = LmStudioClient('http://localhost:8080')
config = TrainingConfig(
learning_rate=5e-5,
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=8,
)
response = client.start_training(config=config)
print(response.status_code)
```
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