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LLaMA-Factory微调deepseek

时间: 2025-02-17 07:18:52 浏览: 343

### 使用 LLaMA-Factory 对 DeepSeek 进行微调为了使用 LLaMA-Factory 对 DeepSeek 模型进行微调，需遵循一系列特定的操作流程。首先，确保已成功克隆 LLama-Factory 的 GitHub 仓库[^1]。 #### 准备环境构建 Docker 镜像来创建适合运行和调整模型的工作环境至关重要。通过执行以下命令可以完成这一操作： ```bash docker build -f ./Dockerfile -t llama-factory:latest . ``` 这一步骤基于提供的 `Dockerfile` 文件配置并打包所需依赖项到名为 `llama-factory:latest` 的镜像中[^3]。 #### 获取预训练模型对于微调过程而言，获取一个合适的预训练基础非常重要。假设已经拥有或能够访问所需的 DeepSeek 基础模型文件，则应将其放置于指定目录内以便后续加载与修改。 #### 微调设置在准备就绪后，可利用 LLaMA-Factory 提供的功能来进行实际的参数调整工作。具体来说，可以通过 CLI 工具指定要使用的模型路径以及其他必要的选项来启动微调任务。例如： ```bash CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli finetune \ --model_name_or_path /path/to/deepseek/model \ --output_dir /path/to/output/directory \ --train_file /path/to/training/data.jsonl \ --validation_file /path/to/validation/data.jsonl \ --per_device_train_batch_size 4 \ --learning_rate 5e-5 \ --num_train_epochs 3 ``` 上述命令展示了如何设定 GPU 设备编号、定义输入输出位置以及控制训练过程中的一些超参如批量大小、学习率等[^4]。 #### 导出最终模型当微调完成后，按照指示点击“开始导出”，随后可以在服务器相应的位置找到经过优化后的模型文件，并对其进行下载保存[^2]。

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