llamafactory微调deepseek
时间: 2025-02-25 17:01:45 浏览: 141
### 使用 LLaMa-Factory 对 DeepSeek 进行微调
为了使用 LLaMa-Factory 对 DeepSeek 模型进行微调,可以遵循一系列特定的操作流程。确保安装环境无误,特别是解决可能出现的依赖冲突问题[^1]。
#### 准备工作
确认已成功设置好 LLaMa-Factory 的开发环境,并解决了任何潜在的包管理器冲突情况。这一步骤对于后续操作至关重要。
#### 加载预训练模型
由于计划使用的具体版本为 `DeepSeek-R1-14B-Distill`,因此需要指定该路径作为基础模型加载入项目中[^2]:
```bash
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli chat --model_name_or_path path_to_DeepSeek_R1_14B_Distill --template llama3
```
上述命令用于启动基于指定模板配置下的交互式会话界面,在此之前应当替换掉 `path_to_DeepSeek_R1_14B_Distill` 为实际存储位置。
#### 数据准备与处理
针对目标领域收集并整理相应的语料库文件,将其转换成适合输入给定框架的形式。通常情况下涉及文本清洗、分词以及格式化等工作。
#### 配置参数调整
依据官方文档指导修改默认超参设定以适应当前任务需求;比如学习率、批次大小等关键因素都会影响最终效果表现。
#### 开始微调过程
执行如下指令正式开启 Fine-tuning 流程:
```bash
llamafactory-cli finetune \
--model_name_or_path=path_to_DeepSeek_R1_14B_Distill \
--train_file=train_data.jsonl \
--validation_file=val_data.jsonl \
--output_dir=output_directory \
--do_train \
--per_device_train_batch_size=8 \
--learning_rate=5e-5 \
--num_train_epochs=3\
--save_steps=500 \
--logging_dir=./logs/
```
以上脚本中的各个选项可以根据实际情况灵活变动,尤其是数据集路径(`--train_file`, `--validation_file`) 和输出保存地址 (`--output_dir`) 应当指向本地磁盘上的确切目录结构。
#### 结果评估与优化迭代
完成一轮或多轮次训练后,利用测试集合衡量改进后的性能指标变化趋势,必要时重复上述步骤直至达到预期标准为止。
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