在本地環(huán)境中部署和個(gè)性化訓(xùn)練 DeepSeek 模型

本文旨在為您提供在本地環(huán)境中部署 DeepSeek 模型（通過(guò) Ollama）以及進(jìn)行定制化訓(xùn)練的詳細(xì)步驟。我們將分階段介紹如何安裝 Ollama、獲取 DeepSeek 模型、進(jìn)行模型微調(diào)，以及將微調(diào)后的模型重新部署到 Ollama。通過(guò)遵循本指南，您將能夠在本地高效地運(yùn)行和定制 DeepSeek 模型，以滿足特定的應(yīng)用需求。

一、在本地環(huán)境中部署 DeepSeek 模型

Ollama 提供了一個(gè)便捷的本地運(yùn)行環(huán)境，支持運(yùn)行如 DeepSeek 這樣的大型語(yǔ)言模型（LLM）。以下是詳細(xì)的部署步驟：

1. 安裝 Ollama

首先，您需要在本地環(huán)境中安裝 Ollama。打開(kāi)終端并執(zhí)行以下命令：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh 

安裝完成后，驗(yàn)證安裝是否成功：

ollama list 

如果命令返回可用模型列表，說(shuō)明 Ollama 已成功安裝。

2. 獲取 DeepSeek 模型

目前，Ollama 可能尚未正式支持 DeepSeek 模型。您可以通過(guò)以下方式手動(dòng)獲�。�

• 直接拉取模型：

  ollama pull deepseek/deepseek-llm-7b 

• 使用自定義 Modelfile：

  創(chuàng)建一個(gè)名為 Modelfile 的文件，內(nèi)容如下：

  FROM deepseek/deepseek-llm-7b 

  然后運(yùn)行以下命令：

  ollama run deepseek-llm-7b 

如果 Ollama 已經(jīng)正式支持 DeepSeek 模型，您可以直接運(yùn)行相應(yīng)的模型。

二、定制化訓(xùn)練（微調(diào)）DeepSeek 模型

由于 Ollama 當(dāng)前不支持直接在其環(huán)境中訓(xùn)練模型，您需要在外部環(huán)境中對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)，然后將訓(xùn)練后的模型導(dǎo)入 Ollama。以下是詳細(xì)的步驟：

1. 選擇微調(diào)方法

您可以選擇以下兩種微調(diào)方法：

• LoRA/QLoRA（輕量微調(diào)）： 適用于本地訓(xùn)練，顯存占用較少。

• 全量微調(diào)（Full Fine-tuning）： 適用于擁有大顯存 GPU 服務(wù)器的環(huán)境。

（1）LoRA 微調(diào)（推薦）

安裝依賴：

在開(kāi)始訓(xùn)練之前，確保安裝以下 Python 庫(kù)：

pip install peft transformers accelerate bitsandbytes 

訓(xùn)練代碼示例：

以下是使用 LoRA 進(jìn)行微調(diào)的示例代碼：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TrainingArguments, Trainer from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType  # 加載模型 model_path = "deepseek/deepseek-llm-7b" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map="auto")  # 配置 LoRA config = LoraConfig(     task_type=TaskType.CAUSAL_LM,     r=8,     lora_alpha=32,     lora_dropout=0.1 ) model = get_peft_model(model, config) model.print_trainable_parameters()  # 準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù)據(jù) train_data = [     {"input": "你好，你叫什么名字？", "output": "我是DeepSeek模型。"},     {"input": "1+1等于多少？", "output": "1+1=2。"} ]  # 數(shù)據(jù)格式化 train_encodings = tokenizer([d["input"] for d in train_data], padding=True, truncation=True, return_tensors="pt") labels = tokenizer([d["output"] for d in train_data], padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")["input_ids"]  # 訓(xùn)練參數(shù) training_args = TrainingArguments(     output_dir="./results",     per_device_train_batch_size=2,     num_train_epochs=1,     save_strategy="epoch" )  # 定義 Trainer trainer = Trainer(     model=model,     args=training_args,     train_dataset=train_encodings )  # 開(kāi)始訓(xùn)練 trainer.train()  # 保存微調(diào)后的模型 model.save_pretrained("fine_tuned_model") tokenizer.save_pretrained("fine_tuned_model") 

通過(guò)上述步驟，您將獲得一個(gè)經(jīng)過(guò) LoRA 微調(diào)的 DeepSeek 模型。

（2）全量微調(diào)

全量微調(diào)需要調(diào)整模型的所有參數(shù)，因此需要大量的 GPU 計(jì)算資源。建議配置如下：

• GPU： A100 (80GB) 或多個(gè) 3090 (24GB)

• CUDA & cuDNN： CUDA 11.8 及以上版本

• 框架： Hugging Face Transformers 與 DeepSpeed 或 FSDP（分布式訓(xùn)練）

1. 安裝依賴：

首先，安裝必要的 Python 庫(kù)：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip install transformers datasets accelerate deepspeed bitsandbytes 

2. 下載 DeepSeek 模型：

由于 Ollama 當(dāng)前不支持直接訓(xùn)練，您需要先使用 Hugging Face 下載模型：

git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/deep  

三、將微調(diào)后的模型部署到 Ollama
Ollama 支持用戶導(dǎo)入自定義模型，這使得我們可以將經(jīng)過(guò)微調(diào)的 DeepSeek 模型集成到 Ollama 中。以下是詳細(xì)的步驟：
1. 準(zhǔn)備模型文件
在開(kāi)始之前，確保您已經(jīng)完成了模型的微調(diào)，并將微調(diào)后的模型保存到本地。通常，微調(diào)后的模型會(huì)包含以下文件：
 
模型權(quán)重文件（如 pytorch_model.bin 或 adapter_model.bin）
 
Tokenizer 文件（如 tokenizer.json）
 
請(qǐng)將上述文件整理到一個(gè)目錄中，便于后續(xù)操作。
2. 創(chuàng)建 Modelfile
在整理好的模型文件目錄中，創(chuàng)建一個(gè)名為 Modelfile 的文件（無(wú)擴(kuò)展名），內(nèi)容如下：
FROM deepseek/deepseek-llm-7b

# 加載微調(diào)后的模型
PARAMETERS_FILE ./fine_tuned_model/pytorch_model.bin
TOKENIZER ./fine_tuned_model/tokenizer.json

請(qǐng)根據(jù)您的實(shí)際文件路徑和名稱，調(diào)整 PARAMETERS_FILE 和 TOKENIZER 的路徑。
3. 編譯并添加模型到 Ollama
打開(kāi)終端，導(dǎo)航到包含 Modelfile 的目錄，運(yùn)行以下命令：
ollama create deepseek-custom -f Modelfile

此命令將根據(jù) Modelfile 的配置，在 Ollama 中創(chuàng)建一個(gè)名為 deepseek-custom 的模型。
4. 運(yùn)行定制化模型
模型創(chuàng)建完成后，您可以通過(guò)以下命令運(yùn)行您的定制化模型：
ollama run deepseek-custom

此時(shí)，您的微調(diào)后的 DeepSeek 模型已成功部署到 Ollama，您可以開(kāi)始與之交互。
總結(jié)
通過(guò)上述步驟，您已經(jīng)成功地在本地環(huán)境中部署了 DeepSeek 模型，并進(jìn)行了定制化的微調(diào)，最終將微調(diào)后的模型集成到 Ollama 中。這一流程使您能夠根據(jù)特定需求，優(yōu)化模型的性能和功能，實(shí)現(xiàn)更高效的應(yīng)用。最新最全AI訓(xùn)練與推理、大模型、生成式AI應(yīng)用工作站/機(jī)架式/便攜式服務(wù)器配置租用托管找天下數(shù)據(jù)專注于IDC行業(yè)20多年，經(jīng)驗(yàn)豐富，咨詢電話4--0-0-6-3--8-8-8-0-8 ！

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