LlamaFactory使用webui微调DeepSeek

### 配置 DeepSeek WebUI 为了配置 DeepSeek 的 WebUI，在本地环境中完成一系列设置是必要的。这不仅涉及软件本身的安装，还包括创建适合运行该应用的环境。 #### 下载并安装 Ollama 考虑到 DeepSeek 对硬件资源的需求，特别是显存大小的选择对于模型性能至关重要。依据所选模型版本（例如 `deepseek-r1:32b`），需先下载并安装 Ollama 工具链来管理这些大型语言模型[^3]。 #### 安装 Conda 并建立 Python 环境 Conda 是一个开源包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的应用程序及其依赖项，并可以在隔离环境中切换使用它们。通过执行如下命令可以获取最新版 Miniconda： ```bash curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe start Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe ``` 接着，创建一个新的名为 `open-webui` 的虚拟环境，并激活它以便后续操作都在此环境下进行： ```bash conda create -n open-webui python=3.11 conda activate open-webui ``` #### 安装 Open Web UI 库 一旦环境准备就绪，则可以通过 pip 来安装所需的 web ui 组件库： ```bash pip install open-webui ``` #### 启动服务 最后一步就是启动 Web UI 服务器端口，默认情况下会监听于 localhost 上的 8080 端口： ```bash open-webui serve ``` 此时应该能够在浏览器地址栏输入 http://localhost:8080 访问到已成功部署好的 DeepSeek WebUI 页面[^2]。

<think>嗯，用户现在想要在Windows上使用Llamafactory对DeepSeek模型进行微调的详细教程。首先，我需要确认用户的需求。他们可能已经了解了一些关于模型微调的基础知识，但需要具体的步骤指导。之前的对话中，用户询问了Ollama本地模型地址的配置，说明他们可能在本地部署模型方面有一定的经验，现在想进一步进行微调。 首先，我需要回顾Llamafactory的基本信息。Llamafactory是一个用于微调大型语言模型的工具，支持多种模型架构和数据集格式。用户可能已经安装了必要的环境，比如Python、CUDA等，但可能需要确认这些依赖项的版本是否兼容。 接下来，用户提到的是DeepSeek模型，我需要确认Llamafactory是否支持该模型。DeepSeek模型可能基于Llama或类似架构，所以需要检查Llamafactory的文档或源码，看看是否有对应的支持。如果支持，步骤大致类似于其他模型的微调流程，但可能需要特定的配置参数。 然后，考虑Windows环境下的特殊要求。例如，路径的写法可能需要使用反斜杠，或者某些命令在PowerShell和CMD中的差异。另外，Windows用户可能会遇到环境变量设置、权限问题，或者CUDA安装的问题，这些都需要在教程中提前提醒。 用户可能需要详细的步骤，包括环境准备、数据准备、配置文件修改、训练命令、验证和部署。特别是数据格式的要求，比如JSON格式，需要明确说明如何准备和存放数据集。此外，配置文件中的关键参数，如模型路径、数据集路径、训练参数等，需要详细解释，避免用户出错。 在之前的回答中，用户遇到了路径配置的问题，因此在这次教程中，需要特别注意路径的正确写法，尤其是在Windows系统中可能出现的转义问题。例如，在配置文件中使用双反斜杠或正斜杠来避免路径错误。 另外，用户可能对微调后的模型如何使用感兴趣，比如如何与Ollama集成，或者如何测试模型效果。这部分可以作为教程的后续步骤，但需要给出一些指引，比如转换模型格式、使用Ollama创建Modelfile等。 还要考虑到潜在的错误和解决方法。例如，CUDA内存不足、数据集路径错误、依赖包版本冲突等常见问题，应该在教程中给出解决方案或排查步骤，帮助用户自行解决问题。 最后，保持结构清晰，分步骤说明，每个步骤都包含具体的命令和示例，确保用户能够逐步跟随操作。同时，使用代码块和表格来增强可读性，例如列出所需的依赖项版本，或者训练参数的具体配置。 总结下来，回答的结构应包括环境准备、数据准备、配置调整、启动训练、验证结果和常见问题处理。需要强调关键步骤，如安装依赖、正确设置路径、调整训练参数等，并提醒用户注意Windows特有的问题，如路径转义和权限设置。</think>以下是基于Windows系统使用LLaMA-Factory进行DeepSeek模型微调的详细教程： --- ### 一、环境准备 #### 1. 安装基础依赖 ```powershell # 安装Python 3.10（需勾选Add to PATH） winget install Python.Python.3.10 # 安装CUDA 11.8（需匹配显卡驱动） # 安装Git winget install Git.Git ``` #### 2. 克隆仓库与安装依赖 ```powershell git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory cd LLaMA-Factory pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` --- ### 二、数据准备 #### 1. 数据集格式示例（保存为`dataset.json`） ```json [ { "instruction": "解释量子纠缠现象", "input": "", "output": "量子纠缠是量子力学中的一种现象..." }, { "instruction": "写一首关于秋天的诗", "input": "要求包含'枫叶'和'月光'", "output": "枫叶舞动月华间..." } ] ``` #### 2. 创建数据集配置文件 在`data`目录新建`deepseek_data.json`： ```json { "custom_dataset": { "file_name": "dataset.json", "columns": { "instruction": "instruction", "input": "input", "output": "output" } } } ``` --- ### 三、模型与配置调整 #### 1. 下载DeepSeek基座模型 推荐使用HuggingFace格式模型： ```powershell # 示例模型存放路径 mkdir models\deepseek-7b # 将下载的模型文件放入该目录 ``` #### 2. 修改训练配置（`src/train_web.py`） ```python # 设置关键参数 CUDA_VISIBLE_DEVICES = "0" # 指定GPU training_args = TrainingArguments( output_dir="./saved", per_device_train_batch_size=4, gradient_accumulation_steps=2, learning_rate=2e-5, num_train_epochs=3, fp16=True # 30系以上显卡启用 ) ``` --- ### 四、启动微调 #### 1. 运行Web UI（推荐新手使用） ```powershell python src/train_web.py ``` 操作步骤： 1. 选择模型路径：`models/deepseek-7b` 2. 数据集选择：`custom_dataset` 3. 训练模式：`LoRA`（显存不足时可选择） 4. 点击"开始训练" #### 2. 命令行启动（高级用户） ```powershell python src/train_bash.py \ --model_name_or_path models/deepseek-7b \ --dataset custom_dataset \ --template default \ --lora_target q_proj,v_proj \ --output_dir saves/deepseek-7b-lora \ --per_device_train_batch_size 2 \ --gradient_accumulation_steps 4 ``` --- ### 五、验证与使用 #### 1. 合并LoRA权重 ```powershell python src/export_model.py \ --model_name_or_path models/deepseek-7b \ --adapter_name_or_path saves/deepseek-7b-lora \ --output_dir merged_model ``` #### 2. 交互测试 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("merged_model") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("merged_model") inputs = tokenizer("如何预防感冒？", return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` --- ### 六、常见问题解决 | 问题现象 | 解决方案 | |-------------------------------|------------------------------------------| | CUDA out of memory | 降低`per_device_train_batch_size`值 | | 中文输出乱码 | 在tokenizer中添加`use_fast=False`参数 | | 训练loss不下降 | 检查学习率是否过高（建议2e-5到5e-5） | | 数据集加载失败 | 确认json文件格式与配置文件中字段映射正确 | --- ### 七、进阶配置建议 1. **混合精度训练**：在`TrainingArguments`中添加`fp16_full_eval=True` 2. **梯度检查点**：添加`gradient_checkpointing=True`可减少显存占用 3. **多GPU训练**：设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1`并使用`DataParallel` --- 通过本教程，您可以在12GB显存（如RTX 3060）设备上完成DeepSeek-7B模型的微调。建议首次运行时先使用小批量数据测试流程，完整训练前使用`--max_steps 50`参数进行快速验证。