deepseek本地化部署后如何运用自己的语料进行训练.docxVIP

本地化部署DeepSeek的基本步骤

DeepSeek的本地化部署是一个相对直接的过程，主要依赖于Ollama这样的工具来提供一个本地运行环境。以下是基本步骤：

安装Ollama

首先，需要在本地安装Ollama，这是一个便捷的LLM本地运行环境，支持DeepSeek等模型。

拉取DeepSeek模型

目前Ollama可能还未正式支持DeepSeek，你可能需要手动拉取模型。这通常涉及到下载预训练的DeepSeek模型和相关文件。

定制化训练（Fine-tuning）

定制化训练允许你根据自己的特定需求和语料库来调整DeepSeek模型。

训练方式

基于HuggingFaceTransformers框架进行训练，之后将模型打包到Ollama环境中。

使用自定义语料

为了使用自己的语料进行训练，你需要准备一个适合的语料库。这个语料库应该与你希望模型理解和生成的文本风格相匹配。

重新部署到Ollama

完成定制化训练后，你需要将训练好的模型重新部署到Ollama环境中。

创建Ollama模型文件

使用以下命令创建Ollama模型文件：

Bash

复制

FROMdeepseek/deepseek-llm-7bLOADPARAMETERS_FILE./fine_tuned_model/pytorch_model.binTOKENIZER./fine_tuned_model/tokenizer.json

编译并添加到Ollama

完成上述步骤后，你需要编译模型并将其添加到Ollama环境中。

运行定制模型

最后，运行定制好的模型，开始使用你的语料进行服务和交互。