如何在本地微调deepseek-r1:1.5b大模型

### 准备环境 为了在本地环境中对 `deepseek-r1:1.5b` 进行微调，需安装必要的库和工具。主要依赖项包括 PyTorch 和 Hugging Face Transformers 库。 ```bash pip install torch transformers trl datasets accelerate bitsandbytes ``` 这些包提供了加载预训练模型、处理数据集以及执行高效训练所需的功能[^2]。 ### 加载模型与分词器 首先定义如何加载目标模型及其对应的分词器： ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name = "DeepSeek-R1/deepseek-r1-1_5b" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, load_in_8bit=True, # 使用 int8 推理优化内存占用 device_map="auto" # 自动分配到可用设备上运行 ) ``` 这段代码片段展示了如何利用 HuggingFace 提供的 API 来获取指定版本的大规模语言模型实例，并配置为适合本地资源条件下的最优性能设置。 ### 数据准备 对于特定任务的数据集整理至关重要。这里假设有一个 CSV 文件形式的任务专属语料库可供使用。可以借助 Pandas 或者直接通过 Huggingface Datasets 工具来读取并转换成适用于后续训练流程的形式。 ```python import pandas as pd from datasets import Dataset df = pd.read_csv('path/to/your/dataset.csv') dataset = Dataset.from_pandas(df) def preprocess_function(examples): return tokenizer(examples['text'], truncation=True, padding='max_length') tokenized_datasets = dataset.map(preprocess_function, batched=True) ``` 此部分操作确保了原始文本能够被正确编码成为 token ID 列表，同时保持长度一致以便批量处理效率最大化。 ### 训练过程 采用 SFTTrainer 类来进行监督微调(Supervised Fine-Tuning)，这是针对对话类应用较为推荐的方式之一。另外还可以考虑引入 LoRA (Low Rank Adaptation) 技术以减少参数更新量级带来的额外开销。 ```python from peft import LoraConfig, get_peft_model from trl import SFTTrainer peft_config = LoraConfig(target_modules=["query_key_value"], r=8, lora_alpha=32, bias="none") trainer = SFTTrainer( model=model, train_dataset=tokenized_datasets["train"], eval_dataset=tokenized_datasets["test"], peft_config=peft_config, max_seq_length=512, tokenizer=tokenizer, args=TrainingArguments(output_dir="./results", num_train_epochs=3), ) trainer.train() ``` 上述脚本实现了基于给定数据集上的迭代优化循环，期间会不断调整权重直至收敛或达到预定轮次结束。值得注意的是，实际部署前还需经过充分测试验证最终效果是否满足预期标准。