在本地环境中部署和个性化训练 DeepSeek 模型

本文旨在为您提供在本地环境中部署 DeepSeek 模型（通过 Ollama）以及进行定制化训练的详细步骤。我们将分阶段介绍如何安装 Ollama、获取 DeepSeek 模型、进行模型微调，以及将微调后的模型重新部署到 Ollama。通过遵循本指南，您将能够在本地高效地运行和定制 DeepSeek 模型，以满足特定的应用需求。

一、在本地环境中部署 DeepSeek 模型

Ollama 提供了一个便捷的本地运行环境，支持运行如 DeepSeek 这样的大型语言模型（LLM）。以下是详细的部署步骤：

1. 安装 Ollama

首先，您需要在本地环境中安装 Ollama。打开终端并执行以下命令：

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

安装完成后，验证安装是否成功：

ollama list 

如果命令返回可用模型列表，说明 Ollama 已成功安装。

2. 获取 DeepSeek 模型

目前，Ollama 可能尚未正式支持 DeepSeek 模型。您可以通过以下方式手动获取：

• 直接拉取模型：

  ollama pull deepseek/deepseek-llm-7b 

• 使用自定义 Modelfile：

  创建一个名为 Modelfile 的文件，内容如下：

  FROM deepseek/deepseek-llm-7b 

  然后运行以下命令：

  ollama run deepseek-llm-7b 

如果 Ollama 已经正式支持 DeepSeek 模型，您可以直接运行相应的模型。

二、定制化训练（微调）DeepSeek 模型

由于 Ollama 当前不支持直接在其环境中训练模型，您需要在外部环境中对模型进行微调，然后将训练后的模型导入 Ollama。以下是详细的步骤：

1. 选择微调方法

您可以选择以下两种微调方法：

• LoRA/QLoRA（轻量微调）： 适用于本地训练，显存占用较少。

• 全量微调（Full Fine-tuning）： 适用于拥有大显存 GPU 服务器的环境。

（1）LoRA 微调（推荐）

安装依赖：

在开始训练之前，确保安装以下 Python 库：

pip install peft transformers accelerate bitsandbytes 

训练代码示例：

以下是使用 LoRA 进行微调的示例代码：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TrainingArguments, Trainer from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType  # 加载模型 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()  # 准备训练数据 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。"} ]  # 数据格式化 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"]  # 训练参数 training_args = TrainingArguments(     output_dir="./results",     per_device_train_batch_size=2,     num_train_epochs=1,     save_strategy="epoch" )  # 定义 Trainer trainer = Trainer(     model=model,     args=training_args,     train_dataset=train_encodings )  # 开始训练 trainer.train()  # 保存微调后的模型 model.save_pretrained("fine_tuned_model") tokenizer.save_pretrained("fine_tuned_model") 

通过上述步骤，您将获得一个经过 LoRA 微调的 DeepSeek 模型。

（2）全量微调

全量微调需要调整模型的所有参数，因此需要大量的 GPU 计算资源。建议配置如下：

• GPU： A100 (80GB) 或多个 3090 (24GB)

• CUDA & cuDNN： CUDA 11.8 及以上版本

• 框架： Hugging Face Transformers 与 DeepSpeed 或 FSDP（分布式训练）

1. 安装依赖：

首先，安装必要的 Python 库：

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

2. 下载 DeepSeek 模型：

由于 Ollama 当前不支持直接训练，您需要先使用 Hugging Face 下载模型：

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

三、将微调后的模型部署到 Ollama
Ollama 支持用户导入自定义模型，这使得我们可以将经过微调的 DeepSeek 模型集成到 Ollama 中。以下是详细的步骤：
1. 准备模型文件
在开始之前，确保您已经完成了模型的微调，并将微调后的模型保存到本地。通常，微调后的模型会包含以下文件：
 
模型权重文件（如 pytorch_model.bin 或 adapter_model.bin）
 
Tokenizer 文件（如 tokenizer.json）
 
请将上述文件整理到一个目录中，便于后续操作。
2. 创建 Modelfile
在整理好的模型文件目录中，创建一个名为 Modelfile 的文件（无扩展名），内容如下：
FROM deepseek/deepseek-llm-7b

# 加载微调后的模型
PARAMETERS_FILE ./fine_tuned_model/pytorch_model.bin
TOKENIZER ./fine_tuned_model/tokenizer.json

请根据您的实际文件路径和名称，调整 PARAMETERS_FILE 和 TOKENIZER 的路径。
3. 编译并添加模型到 Ollama
打开终端，导航到包含 Modelfile 的目录，运行以下命令：
ollama create deepseek-custom -f Modelfile

此命令将根据 Modelfile 的配置，在 Ollama 中创建一个名为 deepseek-custom 的模型。
4. 运行定制化模型
模型创建完成后，您可以通过以下命令运行您的定制化模型：
ollama run deepseek-custom

此时，您的微调后的 DeepSeek 模型已成功部署到 Ollama，您可以开始与之交互。
总结
通过上述步骤，您已经成功地在本地环境中部署了 DeepSeek 模型，并进行了定制化的微调，最终将微调后的模型集成到 Ollama 中。这一流程使您能够根据特定需求，优化模型的性能和功能，实现更高效的应用。最新最全AI训练与推理、大模型、生成式AI应用工作站/机架式/便携式服务器配置租用托管找天下數据专注于IDC行业20多年，经验丰富，咨询电话4--0-0-6-3--8-8-8-0-8 ！

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