提供一个SFT deepseek r1 7b 的代码示例，从数据准备开始

<think>嗯，用户想要一个关于SFT（监督式微调）的代码示例，特别是针对DeepSeek-R1-7B模型，从数据准备开始。首先，我需要确认SFT的基本流程，包括数据准备、模型加载、训练设置等步骤。用户可能希望了解具体的代码实现，所以需要给出实际的代码片段，并解释每个部分的作用。 首先，数据准备部分。SFT通常需要特定格式的数据集，比如指令-回答对。常见的格式是JSON，每个样本包含指令和回答。可能需要使用datasets库加载数据集，并进行预处理，比如分词。要确保数据格式正确，并且处理成模型可以接受的输入形式。 接下来是模型加载部分。DeepSeek-R1-7B是一个大模型，可能需要使用Hugging Face的Transformers库。需要确认模型的具体名称，比如“deepseek-ai/deepseek-moe-16b-base”或者其他变体。不过用户提到的是7B，可能需要检查模型的确切名称是否存在，或者是否有对应的版本。如果模型是类似于Llama结构的，可能需要使用AutoModelForCausalLM和相应的tokenizer。 然后是训练配置。使用Hugging Face的Trainer类会比较方便。需要设置训练参数，比如学习率、批次大小、优化器类型等。可能需要使用peft库进行参数高效微调，比如LoRA，这样可以在有限资源下训练大模型。需要确保正确配置LoRA的参数，如r、lora_alpha、target_modules等。 另外，数据处理方面，需要编写一个处理函数，将每个样本转换为模型输入。对于生成任务，通常需要将指令和回答拼接起来，并添加EOS token。同时，需要设置正确的标签，通常在生成任务中，标签是输入的移位版本，但需要根据具体情况处理，比如将指令部分的标签设为-100，只计算回答部分的损失。 还需要考虑数据的分割，比如训练集和验证集。使用datasets库的train_test_split方法可以方便地分割数据。预处理后的数据集需要传递给Trainer。 可能遇到的问题包括模型名称是否正确，tokenizer是否匹配，数据格式是否正确，以及训练时的内存问题。用户可能在资源有限的情况下运行代码，所以使用LoRA和fp16混合精度训练是必要的。此外，需要提醒用户可能需要调整batch_size和gradient_accumulation_steps来适应显存限制。 最后，测试生成部分，需要确保模型在训练后能正确加载，并使用generate方法生成文本。生成参数如max_length、temperature等需要合理设置。 需要检查代码中的每个部分是否语法正确，比如是否正确导入库，是否正确处理数据，模型和tokenizer是否正确加载。同时，要确保示例代码简洁明了，用户能够理解每个步骤的作用。可能还需要添加一些注释，帮助用户理解关键点，比如LoRA的配置、数据处理函数的结构等。</think>好的！以下是一个完整的SFT（监督式微调）代码示例，针对DeepSeek-R1-7B模型的训练流程，包含从数据准备到模型训练的关键步骤： ```python # 环境准备 !pip install transformers datasets peft accelerate bitsandbytes # 1. 数据准备 from datasets import load_dataset # 示例数据格式：指令-回答对 dataset = load_dataset("json", data_files={ "train": "sft_train.json", "validation": "sft_valid.json" }) # 数据样例结构： # { # "instruction": "解释量子力学中的叠加原理", # "output": "叠加原理是指量子系统可以同时处于多个可能状态的线性组合中..." # } # 2. 数据预处理 from transformers import AutoTokenizer model_name = "deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token # 设置填充token def process_data(example): # 拼接指令和回答 prompt = f"### Instruction:\n{example['instruction']}\n\n### Response:\n" response = example['output'] + tokenizer.eos_token # 合并并编码 full_text = prompt + response encoding = tokenizer( full_text, truncation=True, max_length=512, padding="max_length" ) # 设置labels（仅计算response部分的loss） prompt_len = len(tokenizer(prompt).input_ids) labels = [-100]*prompt_len + encoding.input_ids[prompt_len:] return {"input_ids": encoding.input_ids, "attention_mask": encoding.attention_mask, "labels": labels} dataset = dataset.map(process_data, batched=True) # 3. 模型加载与配置 from transformers import AutoModelForCausalLM, TrainingArguments from peft import LoraConfig, get_peft_model model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, load_in_4bit=True, # 4bit量化节省显存 device_map="auto" ) # 配置LoRA参数 peft_config = LoraConfig( r=8, lora_alpha=32, target_modules=["q_proj", "v_proj"], # 选择注意力层的投影矩阵 lora_dropout=0.05, bias="none", task_type="CAUSAL_LM" ) model = get_peft_model(model, peft_config) model.print_trainable_parameters() # 显示可训练参数占比 # 4. 训练配置 training_args = TrainingArguments( output_dir="./deepseek-sft", per_device_train_batch_size=4, per_device_eval_batch_size=4, gradient_accumulation_steps=2, learning_rate=2e-5, num_train_epochs=3, logging_steps=50, evaluation_strategy="epoch", save_strategy="epoch", fp16=True # 启用混合精度训练 ) # 5. 开始训练 from transformers import Trainer trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=dataset["train"], eval_dataset=dataset["validation"], data_collator=lambda data: { "input_ids": torch.stack([torch.tensor(d["input_ids"]) for d in data]), "attention_mask": torch.stack([torch.tensor(d["attention_mask"]) for d in data]), "labels": torch.stack([torch.tensor(d["labels"]) for d in data]) } ) trainer.train() # 6. 推理测试 prompt = "解释区块链的工作原理" inputs = tokenizer(f"### Instruction:\n{prompt}\n\n### Response:\n", return_tensors="pt").to("cuda") outputs = model.generate( inputs.input_ids, max_new_tokens=200, temperature=0.7, top_p=0.9, do_sample=True ) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` 关键要点说明： 1. **数据准备**： - 需要构建指令-回答对格式的数据集 - 建议至少准备1k-10k条高质量样本 - 推荐使用系统提示词模板（如### Instruction/Response格式） 2. **参数高效微调**： - 使用LoRA技术（4bit量化 + 适配器） - 仅训练约0.1%的参数（原始7B参数中约7M可训练） - 显存消耗可控制在~12GB左右 3. **训练技巧**： - 使用梯度累积（gradient_accumulation_steps）缓解显存压力 - 设置合理的max_length（根据数据长度分布） - 通过labels掩码实现仅计算response部分的loss 4. **注意事项**： - 确保数据质量：低质量数据会显著影响效果 - 监控训练loss：正常范围在1.0-2.5之间波动 - 验证生成效果：通过人工评估调整温度参数等 如果需要更具体的实现细节（如自定义数据集构建、分布式训练配置等），可以补充说明具体需求！