deepseek部署及训练
时间: 2025-03-03 21:34:39 浏览: 63
### DeepSeek部署教程及模型训练方法
#### 一、DeepSeek 的本地化部署
对于希望在本地环境中使用 DeepSeek 模型的情况,有两种主要方式来实现这一目标。一种是通过官方提供的命令直接拉取预训练好的 DeepSeek LLM (Large Language Model),即执行 `ollama pull deepseek/deepseek-llm-7b` 命令完成下载并准备就绪[^1]。
另一种更为灵活的方式则是利用自定义文件 (`Modelfile`) 来指定特定版本或参数设置下的 DeepSeek 模型加载过程。这种方式允许用户更精细地控制所使用的具体配置项以及可能附加的功能特性。当采用这种方法时,需先创建一个描述所需模型及其依赖关系的 `Modelfile` 文件,之后再借助于 `ollama create deepseek-custom -f Modelfile` 完成实例化的构建工作。
一旦上述任一步骤成功结束,则可以通过简单的指令 `ollama run deepseek-custom` 启动已部署的服务端口,从而使得应用程序能够调用该自然语言处理能力强大的 API 接口。
#### 二、针对 DeepSeek 的定制化训练流程
为了使 DeepSeek 更好地适应特定领域内的应用场景或是优化其性能表现,在初次安装完毕后通常还需要经历一次专门面向业务需求的数据集驱动式的调整阶段——也就是所谓的“微调”。这里提供了两种不同的技术路径供开发者选择:
- **LoRA / QLora**:这两种方案均基于低秩适配器机制设计而成,能够在保持原有大模型结构不变的前提下引入少量可学习参数以捕捉新任务特点;其中后者更是特别适用于量化环境中的高效迁移学习场景。此法因其相对较低的成本开销而被广泛推崇作为首选策略之一。
- **全量微调**:相比之下,这种做法涉及到了对整个神经网络权重进行全面更新的过程,虽然理论上可以获得更好的泛化效果,但也意味着更高的计算资源消耗与时间成本投入。因此建议仅当确实有必要追求极致精度的时候才考虑采取此类措施。
无论选用哪种方式进行改进,都离不开 Hugging Face 提供的强大工具包支持 —— 包含但不限于 Transformers 和 PEFT 库,它们共同构成了简化开发周期的重要组成部分。
最后值得注意的是,在完成了所有必要的修改操作以后,应当及时将最终版成果封装回 Ollama 平台内部以便后续重复利用或者分享给其他成员测试评估。这同样可以经由先前提到过的 `ollama create ...` 流程轻松达成目的。
```bash
# 下载预训练模型
ollama pull deepseek/deepseek-llm-7b
# 使用 Modelfile 自定义加载
ollama create deepseek-custom -f Modelfile
# 启动服务
ollama run deepseek-custom
```
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