deepseekR1-1.5b微调
时间: 2025-06-24 11:39:06 浏览: 12
### 如何对 DeepSeek R1-1.5B 模型进行微调
#### 准备环境
为了成功完成模型的微调,首先需要安装必要的依赖库并配置好开发环境。可以使用 `transformers` 和其他相关工具来加载预训练模型和数据集。以下是推荐的 Python 虚拟环境设置方式:
```bash
pip install torch transformers accelerate peft datasets vllm
```
如果计划使用 LoRA 方法,则还需要额外安装 `bitsandbytes` 或者类似的优化库。
#### 部署未微调的模型
在正式开始微调之前,可以通过以下命令启动服务以测试原始模型的功能是否正常工作:
```bash
vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
```
这一步骤有助于验证基础架构是否能够顺利加载目标模型实例[^1]。
#### 数据收集与处理
高质量的数据对于获得良好的微调效果至关重要。通常情况下,会采用特定领域内的对话记录或者任务导向型语料作为输入源。假设已经准备好了一个 JSON 文件形式的小规模样本集合,在实际操作前还需对其进行适当清洗及格式转换以便于后续程序读取利用。
例如,下面展示了一种简单的文本序列标注样式:
```json
[
{"instruction": "解释什么是人工智能", "input": "", "output": "人工智能是指由计算机系统所表现出的一种智能行为..."},
...
]
```
#### 开始微调过程
借助 LLaMA Factory 提供的强大功能实现快速高效的参数调整流程。具体来说就是执行如下指令即可触发基于指定 YAML 配置文件的学习进程:
```bash
llamafactory-cli train /path/to/config_file.yaml
```
其中 `/path/to/config_file.yaml` 是指代自定义设定项的位置路径名,比如前面提到过的例子中的相对地址 `examples/train_lora/qwen2__5_3b_lora.sft.yaml` 即可满足需求[^1]。
#### 后续部署已更新版本
当整个训练周期结束之后,就可以按照既定方案重新发布经过改进的新版组件啦!只需简单修改几行脚本就能轻松搞定哦~
```bash
outputparam/aitraining llamafactory-cli api /path/to/deployment_config.yaml
```
这里同样需要注意替换掉占位符部分的实际值内容才行哟~
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### 注意事项
在整个过程中可能会遇到诸如 GPU 显存不足等问题影响进度效率等情况发生;另外也要记得时刻关注最新官方文档说明以免遗漏重要细节更改之处噢!
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