当前位置: 首页 > news >正文

基于deepseek的模型微调

使用 DeepSeek 模型(如 DeepSeek-VL、DeepSeek-Coder、DeepSeek-LLM)进行微调,可以分为几个关键步骤,下面以 DeepSeek-LLM 为例说明,适用于 Q&A、RAG、聊天机器人等方向的应用。

一、准备工作

1. 环境依赖

建议使用 transformers + accelerateLoRA 等轻量微调方案,推荐依赖如下:

pip install transformers datasets accelerate peft bitsandbytes

2. 加载 DeepSeek 模型

DeepSeek-LLM-7B/67B 模型可通过 HuggingFace 加载:

<

相关文章:

  • 校园外卖服务系统的设计与实现(代码+数据库+LW)
  • 智能客服开发实战:用ONE-API构建多模态对话系统
  • 第1节:Backtrader到底是个啥?能干嘛?
  • c语言指针3
  • 免费且开源的企业级监控解决方案:Zabbix
  • JEnv-for-Windows​管理JDK版本
  • 如何提升个人解决问题的能力?
  • 【论文精读】Reformer:高效Transformer如何突破长序列处理瓶颈?
  • 本地服务器 Odoo 安装指南,并实现公网访问
  • STM32提高篇: 蓝牙通讯
  • 服务器上部署Nginx的几种方式
  • 位运算知识
  • 第九篇:系统分析师第三遍——5、6章
  • 相机中各个坐标系的转换关系如像素坐标系到世界坐标系以及相机标定的目的
  • Java Arrays工具类解析(Java 8-17)
  • Python flask入门
  • Scanpy可视化技巧--UMAP图优化
  • 大模型Rag - 检索增强技术
  • Certimate本地化自动化 SSL/TLS 证书管理解决方案
  • Windows Server 2022 常见问题解答
  • 基辅响起密集爆炸声,乌方称俄军发动大规模导弹袭击
  • 泽连斯基提议乌俄“立即、全面和无条件”停火
  • 北京市交通委通报顺平路潮白河大桥事故直接原因
  • 特朗普:无意解雇鲍威尔,但美联储应该降低利率
  • 去年净流入人口达45万,居各省份第一:浙江带来哪些启示?
  • 周继红当选中国泳协主席,曾为国摘得首枚奥运跳水金牌