DeepSeek训练自己的模型

DeepSeek 是一个强大的开源大语言模型平台，支持开发者基于其基础模型进行微调（Fine-tuning），从而训练出适用于特定场景的专属 AI 模型。本文将简要介绍如何利用 DeepSeek 平台训练你自己的模型。

1. 准备训练数据

训练一个高质量的自定义模型，首先需要准备结构良好、与目标任务高度相关的数据集。常见的格式包括：

• 问答对（Q&A）
• 指令-响应对（Instruction-Response）
• 对话历史（Dialogue History）

2. 选择基础模型

DeepSeek 提供多个版本的基础模型（如 DeepSeek-Coder、DeepSeek-MoE 等），请根据你的应用场景选择合适的模型架构和参数规模。

3. 微调策略

推荐使用以下方法进行高效微调：

• 全参数微调（Full Fine-tuning）：适合有充足算力和数据的场景。
• LoRA（Low-Rank Adaptation）：资源受限时的首选，仅训练少量可学习参数。
• QLoRA：在 LoRA 基础上引入量化，进一步降低显存占用。

4. 训练与评估

使用 Hugging Face Transformers 或 DeepSpeed 等框架加载模型并启动训练。训练过程中应监控损失值、验证集指标，并防止过拟合。

5. 部署与应用

训练完成后，可将模型导出为 ONNX 格式或直接通过 vLLM、Text Generation Inference（TGI）等推理引擎部署为 API 服务。