deepseek训练教程
时间: 2025-02-07 19:04:53 浏览: 268
### DeepSeek 训练教程
#### 准备工作
为了开始训练DeepSeek模型,首先需要准备必要的环境和资源。这包括下载所需的模型文件以及安装相应的深度学习框架。
对于本地部署版本的操作如下:
- **下载模型文件**:可以从Hugging Face获取所需模型。
- **安装深度学习框架**:建议使用PyTorch作为主要的开发工具[^2]。
```bash
pip install torch transformers
```
#### 加载预训练模型
加载并初始化预训练好的DeepSeek模型及其对应的分词器是启动任何进一步处理的第一步操作之一。
```python
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek/model-path")
model = AutoModel.from_pretrained("deepseek/model-path")
inputs = tokenizer("你好,DeepSeek!", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
```
这段代码展示了如何通过`transformers`库来加载指定路径下的DeepSeek模型,并对其进行基本测试以验证其功能正常。
#### 开始微调过程
当准备好基础架构之后,可以针对特定任务对模型进行微调。这里提供了一个具体的例子,即在Python编程语言上评估经过指令优化后的DeepSeek Coder性能。
创建一个新的脚本文件`eval_ins.sh`用于执行评估命令,在此之前确保已经进入了正确的目录结构内(例如位于`DeepSeek-coder/Evaluation/Human-eval`下),并将以下内容填入该Shell脚本中:
```shell
LANG="python"
OUTPUT_DIR="output"
MODEL="deepseek-coder-1.3b-instruct"
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python eval_instruct.py \
--model "deepseek-ai/$MODEL" \
--output_path "$OUTPUT_DIR/${LANG}.$MODEL.jsonl" \
--language $LANG \
--temp_dir $OUTPUT_DIR
```
上述脚本设置了一些环境变量,并指定了要使用的GPU设备编号;接着运行了`eval_instruct.py`这个Python程序来进行实际的数据集上的评测工作[^3]。
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