lora训练deepseek
时间: 2025-03-03 12:31:40 浏览: 74
### 使用 DeepSeek 进行 LoRA 训练
为了利用 DeepSeek 框架进行低秩适应(LoRA)训练,需先理解该框架支持本地运行的相关配置[^2]。具体实现过程中,可以借鉴其他平台上的 LoRA 实现方法并迁移至 DeepSeek 中。
#### 准备工作环境
确保已安装必要的依赖库以及访问 DeepSeek 的最新版本仓库来获取最新的功能和支持。对于 LoRA 特定的支持,可参照 Hugging Face 提供的状态前沿参数高效微调(PEFT)库中的更新说明[^4]。
#### 配置模型与数据集
定义所使用的预训练基础模型,并准备用于微调的数据集。此部分操作通常涉及加载 tokenizer 和 dataset,在 PyTorch 或 TensorFlow 环境下完成初始化设置。
```python
from transformers import AutoTokenizer, TFAutoModelForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)
```
#### 应用 LoRA 修改
引入 PEFT 库提供的工具函数以修改原始模型架构,使其能够执行低秩分解从而减少所需调整的参数量。这一步骤是使常规 Transformer 架构兼容于 LoRA 关键所在。
```python
import peft # 假设已经通过 pip 安装了peft包
lora_config = {
"r": 8,
"alpha": 16,
}
model = peft.get_peft_model(model, lora_config)
```
#### 开始训练过程
最后按照标准流程编写训练循环逻辑,包括但不限于定义优化器、损失函数等组件;同时注意保存最佳权重以便后续评估或部署使用。
```python
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=5e-5)
def compute_loss(labels, logits):
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
return loss_fn(labels, logits)
for epoch in range(num_epochs):
for batch in training_dataset:
with tf.GradientTape() as tape:
outputs = model(batch['input_ids'], attention_mask=batch['attention_mask'])
loss = compute_loss(batch['labels'], outputs.logits)
gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
print(f'Epoch {epoch} completed.')
```
上述代码片段展示了如何集成 LoRA 技术到基于 DeepSeek 平台的工作流当中。值得注意的是实际编码时还需考虑更多细节如超参调节等问题。
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