使用deepseek 训练自己的模型

### 使用 DeepSeek 框架训练自定义模型 #### 准备工作 为了使用 DeepSeek 框架训练自定义模型，开发者需先安装必要的依赖项以及准备相应的环境配置。通常情况下，这涉及到设置Python虚拟环境，并确保环境中已安装DeepSeek及相关库。 #### 数据集准备 创建或获取适合于目标领域应用的数据集至关重要。这些数据应该经过清洗处理，转换成能够被DeepSeek接受的标准格式。例如，在自然语言处理任务中，可能需要将文本文件转化为tokenized tokens列表形式[^2]。 #### 初始化项目结构 建立合理的目录布局有助于管理源码与资源文件。一般建议按照如下方式组织： ``` my_deepseek_project/ ├── data/ # 存放原始及预处理后的数据集 │ └── processed_data ├── models/ # 放置保存下来的权重参数和其他持久化对象 └── src/ # 编写实现逻辑的脚本所在位置 ├── __init__.py └── train.py # 主要负责加载数据、实例化网络架构并启动优化过程 ``` #### 定义模型架构 基于具体应用场景需求设计神经网络拓扑图。如果打算继承现有的基础版本（比如文中提到过的`DeepSeek R1`），则可以通过修改其某些层或者调整超参来进行定制化改造[^3]。 ```python from deepseek import CustomModel class MyCustomModel(CustomModel): def __init__(self, config=None): super().__init__() self.config = config or {} # Define layers here... def forward(self, input_ids, attention_mask=None): outputs = ... return outputs ``` #### 实现训练循环 编写用于迭代整个数据集完成一轮或多轮次更新操作的核心函数。此过程中应当注意监控损失变化趋势以及其他评估指标的表现情况。 ```python def main(): from transformers import get_linear_schedule_with_warmup device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model.to(device) optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate) scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(optimizer, num_warmup_steps=warm_up_steps, num_training_steps=num_train_epochs * len(train_dataloader)) for epoch in range(num_train_epochs): total_loss = 0 for step, batch in enumerate(tqdm(train_dataloader)): inputs = {k:v.to(device) for k,v in batch.items()} output = model(**inputs) loss = criterion(output.logits.view(-1), labels.view(-1)) loss.backward() optimizer.step() scheduler.step() total_loss += loss.item() avg_epoch_loss = total_loss / len(train_dataloader) print(f"Epoch [{epoch}/{num_train_epochs}], Loss: {avg_epoch_loss:.4f}") ``` #### 测试与验证 最后一步是对新训练出来的模型进行全面测试，确认它能在预期范围内正常运作。同时也要记录下各项性能统计数据以便后续分析比较之用。