隨著人工智能技術的普及，像DeepSeek這樣的大語言模型（LLM）正成為許多人提升效率的利器。DeepSeek由High-Flyer團隊開發(fā)，具備強大的語言理解和生成能力，但其預訓練知識是通用的，無法直接滿足特定需求。通過本地部署并進行學習訓練，你可以讓DeepSeek掌握專屬知識，成為你的個性化助手。

一、為什么要讓DeepSeek學習訓練？

DeepSeek的初始能力基于海量公開數據，覆蓋廣泛但缺乏針對性。例如，你可能希望它理解公司內部文檔、專業(yè)領域的術語或個人筆記，而這些信息不在其預訓練范圍內。學習訓練的意義在于：

個性化定制：通過投喂特定數據，讓DeepSeek適應你的需求。

本地化優(yōu)勢：數據不上傳云端，保障隱私安全。

持續(xù)進化：隨著數據更新，模型能力不斷提升。

需要澄清的是，DeepSeek作為一個預訓練模型，本地“訓練”通常指微調（Fine-tuning）或上下文增強（如RAG，檢索增強生成），而非從頭訓練（成本極高）。本文將聚焦實用性強的微調和RAG方法。

二、準備工作：為學習訓練鋪路

在開始訓練之前，需要做好以下準備，確保過程順利。

1. 明確訓練目標

你希望DeepSeek學會什么？目標決定數據和方法：

職場應用：理解公司政策、生成報告。

學術研究：掌握論文內容、解答專業(yè)問題。

個人使用：整理筆記、生成創(chuàng)意文本。

2. 硬件與環(huán)境要求

本地訓練需要一定計算資源：

最低配置：16GB內存，50GB存儲，CPU運行。

推薦配置：32GB內存，NVIDIA GPU（如RTX 3060），加速訓練。

軟件環(huán)境：Python 3.8+，PyTorch，Transformers庫。

3. 安裝DeepSeek

1. 下載Ollama  

   訪問Ollama官網（ollama.com），安裝后運行：

   ollama pull deepseek-r1:7b

   選擇7B參數版本，輕量且適合個人設備。

2. 驗證部署  

   在終端輸入：

   ollama run deepseek-r1:7b "你好"

   若返回正�；貜�，部署成功。

4. 數據準備

訓練需要高質量數據：

格式：TXT、PDF、CSV等電子文檔。

內容：清晰、結構化，避免冗余。例如，我準備了“公司手冊.txt”和“編程筆記.pdf”。

三、分步驟讓DeepSeek學習訓練

以下是兩種主流方法：RAG（快速上手）和微調（深度定制）。我們將逐一講解。

方法1：通過RAG讓DeepSeek學習（推薦新手）

RAG通過外部知識庫增強模型上下文，無需改變模型權重，操作簡單。

步驟1：安裝RAG工具

使用AnythingLLM管理知識庫：

1. 下載AnythingLLM（GitHub或官網），安裝并啟動。

2. 在設置中連接Ollama，選擇“deepseek-r1:7b”。

步驟2：投喂數據

1. 點擊“Upload”，上傳準備好的文件（如“公司手冊.txt”）。

2. 勾選文件，點擊“Move to Workspace”，AnythingLLM會自動向量化數據。

步驟3：測試學習效果

在聊天界面提問：

- 輸入：“公司休假政策是什么？”

- DeepSeek將從“公司手冊.txt”提取答案，如“每年15天年假”。

步驟4：持續(xù)更新

定期上傳新文件（如“最新公告.pdf”），保持知識庫新鮮。

優(yōu)點：無需編程，數據即用即學，適合快速部署。

局限：僅增強上下文，無法改變模型底層行為。

方法2：通過微調讓DeepSeek深度學習（進階）

微調通過調整模型權重，讓DeepSeek真正“記住”新知識，適合長期使用。

步驟1：準備訓練環(huán)境

1. 安裝依賴：

   pip install torch transformers datasets accelerate

2. 下載DeepSeek權重（需官方授權或開源版本）。

步驟2：數據格式化

將數據轉為JSONL格式，例如：

json

{"input": "公司休假政策是什么？", "output": "每年15天年假，需提前申請。"}

保存為`train_data.jsonl`，每行一條問答對。

步驟3：編寫微調腳本

使用Hugging Face的Transformers庫：

python

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, Trainer, TrainingArguments

from datasets import load_dataset

加載模型和分詞器

model_name = "deepseek-r1:7b"  替換為實際路徑

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

加載數據

dataset = load_dataset(“json“, data_files=“train_data.jsonl“)

數據預處理

def preprocess_function(examples):

    return tokenizer(examples[“input“], examples[“output“], truncation=True, padding="max_length", max_length=128)

tokenized_dataset = dataset.map(preprocess_function, batched=True)

設置訓練參數

training_args = TrainingArguments(

    output_dir="./results",

    num_train_epochs=3,  訓練輪次

    per_device_train_batch_size=4,

    save_steps=500,

    logging_steps=100,

)

初始化Trainer

trainer = Trainer(

    model=model,

    args=training_args,

    train_dataset=tokenized_dataset[“train“],

)

開始訓練

trainer.train()

步驟4：保存與測試

1. 訓練完成后，保存模型：

   python

   model.save_pretrained("./fine_tuned_deepseek")

   tokenizer.save_pretrained("./fine_tuned_deepseek")

2. 測試：

   python

   from transformers import pipeline

   generator = pipeline("text-generation", model="./fine_tuned_deepseek")

   print(generator("公司休假政策是什么？")[0][“generated_text“])

優(yōu)點：模型深度學習新知識，效果更持久。

局限：需要編程能力和較高算力。

四、訓練中的注意事項

1. 數據質量  

   確保數據準確、無噪聲，避免“垃圾進，垃圾出”。

2. 資源管理  

   微調耗時較長，建議從小數據集（100-500條）開始，逐步擴大。

3. 隱私保護  

   本地訓練無需上傳數據，適合敏感信息。

4. 效果驗證  

   訓練后多提問，檢查是否符合預期。

五、應用場景與成果

訓練后的DeepSeek能做什么？

職場：快速查詢內部資料、起草郵件。

學習：解答專業(yè)問題、總結筆記。

生活：管理個人知識、生成創(chuàng)意內容。

例如，我用RAG投喂編程筆記后，DeepSeek能準確回答“Python中列表和元組的區(qū)別”，并給出示例代碼。

通過RAG或微調，我們成功讓DeepSeek在本地學習新知識。RAG適合快速上手，微調則更深度定制，兩者結合能滿足不同需求。無論你是想提升工作效率還是優(yōu)化學習體驗，訓練后的DeepSeek都將成為你的得力伙伴。

本文鏈接：http://m.51huadong.com/cloundnews/11013749.html