deepseek r1:1.5b 模型微调

### 如何对 DeepSeek R1:1.5B 模型进行微调 对于希望调整 DeepSeek R1:1.5B 模型以适应特定应用场景的需求，可以遵循一系列步骤来完成这一过程。这些步骤不仅涉及技术操作还涵盖了必要的理论理解。 #### 准备环境与依赖项安装 为了能够顺利地开展微调工作，首先需要确保本地开发环境中已经正确配置好了所需的库和支持软件包。通常情况下这会涉及到 PyTorch 或 TensorFlow 这样的深度学习框架以及 transformers 库等辅助工具的安装[^3]。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu pip install transformers datasets evaluate accelerate bitsandbytes ``` #### 数据集准备 获取高质量的数据集是成功的关键之一。所使用的数据应当尽可能贴近目标领域内的真实情况，并且经过清洗处理去除噪声干扰部分。此外还需要考虑如何有效地划分训练集、验证集和测试集以便后续评估模型性能[^2]。 #### 加载预训练模型 利用 Hugging Face 提供的 `transformers` 库加载预先存在的 DeepSeek R1:1.5B 模型权重作为起点： ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name_or_path = "deepseek-r1" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) ``` #### 定义训练参数 设置超参数如批量大小(batch size)、学习率(learning rate)、优化器(optimizer)，以及其他可能影响收敛性的因素。合理的初始设定有助于加速迭代周期并提高最终效果。 ```python training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", evaluation_strategy="epoch", learning_rate=2e-5, per_device_train_batch_size=8, per_device_eval_batch_size=8, num_train_epochs=3, weight_decay=0.01, ) ``` #### 开始微调过程 一旦上述准备工作全部就绪，则可以通过 Trainer API 实现自动化训练循环逻辑，在此期间不断更新网络内部状态直至满足停止条件为止。 ```python trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=val_dataset, ) trainer.train() ``` #### 测试与部署 最后一步是对新版本执行全面的功能性和稳定性检验，确认其具备预期行为之后再将其集成至生产系统当中去运行服务请求。 当一切正常运作起来以后就可以按照如下方式启动已微调过的实例来进行实时对话交流了: ```bash ollama run deepseek-r1:1.5b-finetuned ```