ubuntu deepseek 部署 和训练

### Ubuntu 上部署和训练 DeepSeek 模型 #### 部署 DeepSeek 模型 在 Ubuntu 系统上部署 DeepSeek 模型可以通过 Ollama 工具实现。以下是具体操作方法： 1. **安装 Docker** 如果尚未安装 Docker，请先通过以下命令安装 Docker： ```bash sudo apt update && sudo apt install docker.io -y ``` 安装完成后启动并设置 Docker 自动开机启动： ```bash sudo systemctl start docker && sudo systemctl enable docker ``` 2. **拉取 Ollama 并运行服务** 使用 Docker 运行 Ollama 服务，执行如下命令： ```bash docker pull jondurbin/ollama docker run --name ollama -p 11434:11434 -v ollama:/root/.ollama jondurbin/ollama ``` 3. **下载所需模型** 打开终端连接到正在运行的 Ollama 实例，并指定所需的 DeepSeek 模型版本进行下载。例如： ```bash curl http://localhost:11434/api/pull?model=deepseek-r1:8b ``` 或者选择其他大小的模型（如 `14b` 和 `32b`），分别替换上述命令中的参数即可[^1]。 4. **验证模型运行状态** 下载完成后，在终端中输入以下命令测试模型是否正常工作： ```bash curl -X POST http://localhost:11434/api/generate -d '{"prompt":"你好","model":"deepseek-r1"}' ``` 若返回合理的结果，则说明模型已成功部署。 --- #### 训练 DeepSeek 模型 DeepSeek 提供了预训练好的大语言模型，但用户也可以基于这些基础模型进一步微调以适配特定场景的需求。以下是训练过程的关键步骤： 1. **准备数据集** 构建用于微调的数据集文件，通常为 JSONL 格式。每条记录应包含两个字段：“instruction”表示任务描述，“output”表示期望的回答。例如： ```jsonl {"instruction": "解释什么是人工智能", "output": "人工智能是指让机器模拟人类思维的过程..."} ``` 2. **配置环境依赖** 基于 PyTorch 或 Hugging Face Transformers 库构建训练脚本前，需确保 Python 虚拟环境中安装必要的库： ```bash pip install torch transformers accelerate datasets peft ``` 3. **编写训练脚本** 利用 Hugging Face 的工具加载 DeepSeek 模型权重，并定义优化器、学习率调度策略等超参。下面是一个简单的示例代码片段： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer import torch model_name = "deepseek/rw-01" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True) dataset = load_dataset("path_to_your_data.jsonl") # 替换为实际路径 training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=4, save_steps=10_000, save_total_limit=2, logging_dir='./logs', learning_rate=5e-5 ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=dataset["train"], data_collator=lambda data: { 'input_ids': torch.stack([f['input_ids'] for f in data]), 'attention_mask': torch.stack([f['attention_mask'] for f in data]), 'labels': torch.stack([f['input_ids'] for f in data]) } ) trainer.train() ``` 4. **保存与导出模型** 微调结束后可以将更新后的模型存储至本地目录或上传云端共享给他人使用： ```bash python script.py # 启动训练流程 cp ./results/* /desired/output/path/ ``` --- #### 注意事项 - 不同硬件条件下的性能表现可能有所差异，建议 GPU 加速环境下开展大规模训练任务。 - 对于资源有限的情况可考虑精简版模型（如 7B 参数量级）作为起点逐步扩展规模[^3]。