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在AutoDL上部署完deepseek后能够训练自己的数据集吗

时间: 2025-03-03 13:42:29 浏览: 91

### 使用 DeepSeek 在 AutoDL 平台上训练自定义数据集为了在 AutoDL 平台上的 DeepSeek 中使用自定义数据集进行训练，需遵循特定配置流程以确保平台能够识别并处理这些数据。 #### 配置自定义数据集当计划利用自定义数据集时，在 `dataset_info.json` 文件内加入对应的数据集描述是必要的操作[^1]。此文件通常位于项目根目录下或由具体框架文档指导的位置。该 JSON 文件应至少包含有关数据集名称、版本以及任何其他有助于理解其结构的信息字段。 #### 加载预训练模型与分词器针对所使用的模型和环境特性，采用适当的方式加载预训练资源非常重要。例如，对于较新的 GPU 设备，建议通过 PyTorch 的 bfloat16 数据类型来优化性能表现；同时设置 `trust_remote_code=True` 参数允许执行来自远程仓库中的特殊逻辑代码片段[^2]： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import torch tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( '/root/autodl-tmp/OpenNLPLab/TransNormerLLM-7B/', use_fast=False, trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( '/root/autodl-tmp/OpenNLPLab/TransNormerLLM-7B/', trust_remote_code=True, device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16) ``` #### 准备训练脚本编写 Python 脚本来准备训练过程，这可能涉及但不限于读取本地存储路径下的自定义数据集、调整超参数设定等步骤。注意要按照目标框架的要求格式化输入数据，并考虑是否应用诸如 LoRA (Low-Rank Adaptation) 这样的微调策略提高效率。

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