将DeepSeek微调成智能制造专用大模型，关键在于结合智能制造领域的专业数据与合适的微调方法。以下是一个基于DeepSeek模型的微调案例示例，假设我们使用LoRA（Low - Rank Adaptation）技术进行高效微调。
1. 准备工作
安装依赖库
pip install transformers datasets accelerate peft bitsandbytes
导入必要的库
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig
from peft import LoraConfig, get_peft_model
from datasets import load_dataset
2. 加载模型与设置量化
# 模型名称
model_name = "deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base"
# 4-bit量化配置
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
load_in_4bit=True,
bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,
bnb_4bit_use_double_quant=True
)
# 加载分词器和模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
quantization_config=bnb_config,
device_map="auto"
）
# 确保模型支持梯度计算
model.requires_grad_(True)
3. 准备智能制造领域数据集
假设我们有一个包含智能制造相关对话、技术文档摘要等数据的数据集，格式为JSONL，每一行包含一个示例，如下：
{"prompt": "如何优化工业机器人的运动轨迹？", "response": "可以通过改进路径规划算法，结合实时传感器反馈来优化工业机器人的运动轨迹。"}
加载数据集
from datasets import load_dataset
# 加载本地数据集
dataset = load_dataset('json', data_files='smart_manufacturing_data.jsonl')
数据预处理
def preprocess_function(examples):
inputs = [f"问：{prompt}\n答：" for prompt in examples["prompt"]]
targets = [f"{response}" for response in examples["response"]]
model_inputs = tokenizer(inputs, truncation=True, padding='max_length')
# 设置标签
labels = tokenizer(targets, truncation=True, padding='max_length')
model_inputs["labels"] = labels["input_ids"]
return model_inputs
tokenized_dataset = dataset.map(preprocess_function, batched=True)
4. 设置LoRA配置
lora_config = LoraConfig(
r=8,
lora_alpha=32,
target_modules=("q_proj", "v_proj"),
lora_dropout=0.05,
bias="none",
task_type="CAUSAL_LM"
)
model = get_peft_model(model, lora_config)
model.print_trainable_parameters()
5. 微调训练
from transformers import TrainingArguments, Trainer
training_args = TrainingArguments( output_dir='./smart_manufacturing_finetuned',
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=2,
gradient_accumulation_steps=4,
save_steps=10_000,
save_total_limit=2,
learning_rate=2e-4,
logging_steps=10
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=tokenized_dataset["train"]
)
trainer.train()
6. 评估与应用
微调完成后，可以使用测试集对模型进行评估，查看模型在智能制造相关问题回答上的准确性和合理性。之后，就可以将微调后的模型应用于实际的智能制造场景，如智能客服、生产流程优化建议生成等。
# 简单示例：推理
input_text = "问：如何提高工厂生产线的效率？\n答："
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt').to(model.device)
output = model.generate(input_ids)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
上述代码展示了一个基本的将DeepSeek模型微调为智能制造专用大模型的流程，实际应用中，你可能需要根据数据集的规模、质量以及具体的业务需求对参数和数据处理方式进行调整。
