使用LLaMA-Factory训练DeepSeek大模型具体步骤
一、LLaMA-Factory 是否付费？答案：完全免费
LLaMA-Factory 是开源项目，代码托管于 GitHub，无需付费即可使用。其焦点功能包括：
[*]全量微调、LoRA、QLoRA 等训练方法
[*]多模态模型（DeepSeek、Llama、Qwen 等）支持
[*]WebUI 和命令行双模式操作
但需注意：
[*]硬件成本：训练大模型需 GPU 算力（如 4090/A100 显卡），可自建服务器或租用云平台（如优刻得的 4090 显卡按小时计费，约 1.7 元/小时）。
[*]数据成本：若需标注大规模业务数据，大概产生标注服务费用。
二、DeepSeek 模型使用步骤
1. 环境预备
# 克隆仓库并安装依赖
git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
cd LLaMA-Factory
pip install -e "."# 安装核心依赖
2. 数据预备
[*] 数据格式要求：
[*]Alpaca 格式（推荐）[{
"instruction": "回答用户问题",
"input": "1+1等于几?",
"output": "2"
}]
[*]ShareGPT 格式（多轮对话）[{
"conversations": [
{"from": "human", "value": "解释量子计算"},
{"from": "gpt", "value": "量子计算利用量子比特..."}
]
}]
[*]数据存放路径：将数据文件（如 deepseek_data.json）放入 data 文件夹。
[*] 配置文件修改：
在 data/dataset_info.json 中添加 DeepSeek 数据集定义：
"deepseek_dataset": {
"file_name": "deepseek_data.json",
"columns": {
"prompt": "instruction",
"query": "input",
"response": "output"
}
}
3. 模型配置
[*]下载 DeepSeek 模型huggingface-cli download deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat --local-dir ./models
[*]启动 WebUIllamafactory-cli webui# 自动打开浏览器界面
[*]界面操作：
[*]选择模型路径：./models
[*]选择数据集：deepseek_dataset
[*]选择训练方法：LoRA（显存优化）或全量微调（高精度）
[*]配置参数：学习率（2e-5）、批次大小（根据显存调整）
4. 启动训练
[*]命令行模式（适合批量任务）python src/train_bash.py \
--model_name_or_path ./models \
--dataset deepseek_dataset \
--lora_target_modules q_proj v_proj# 指定注意力层
5. 推理与摆设
[*]合并 LoRA 权重from peft import PeftModel
model = PeftModel.from_pretrained(model, "./output/lora_weights")
model = model.merge_and_unload()# 合并到原始模型
[*]启动 API 服务python src/api_demo.py \
--model_name_or_path ./models \
--checkpoint_dir ./output
三、关键优化本领
[*] 显存不足时的解决方案
[*]4-bit 量化：启用 bitsandbytes 库淘汰显存占用（需安装预编译版本）model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(..., load_in_4bit=True)
[*]梯度查抄点：model.gradient_checkpointing_enable()# 牺牲20%速度换取显存
[*] 多 GPU 训练
accelerate launch --num_processes=4 src/train_bash.py# 分布式训练
四、参考文档
[*]LLaMA-Factory 官方 GitHub
[*]DeepSeek-R1 微调教程
[*]云平台 GPU 租用指南
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