DeepSeek在开源 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 两个模型的同时，通过 DeepSeek-R1 的输出，蒸馏了 6 个小模型开源给社区，其中 32B 和 70B 模型在多项能力上实现了对标 OpenAI o1-mini 的效果。

本教程是⼀个使⽤unsloth训练框架和LoRA技术，对DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B蒸馏后的小模型进⾏基于医疗领域公开数据集在colab上进行微调的实战，全程大概1.5小时，费用为0。旨在验证在特定的细分领域，通过模型微调能提升通用模型的推理，使其表现得更优秀。

一、环境和帐号准备

GPU：NVIDIA TESLA T4 16G*1、Driver Version：550.54.15

CUDA Version：12.4

python Version：3.11 +

torch Version：2.6.0

transformers Version：4.48.3

unsloth Version：2025.2.5

二、微调步骤

第1步：初始化项目并登陆HuggingFace和Weights&Biases平台

登录并获取对应的token：HuggingFace(https://huggingface.co/settings/tokens) 和 Weights Biases(https://docs.wandb.ai/quickstart/,⼀个专⻔⽤于机器学习实验跟踪和可视化的⼯具)

第2步：加载训练模型

第3步：微调前先进行推理验证

第4步：预处理数据集

第5步：设置LoRA参数

第6步：初始化训练器

第7步 训练模型

trainer.train()

训练完成可以在wandb中看到损失函数下降的过程

第8步：微调后再次验证模型的推理

三、小结

实验由于使用的是蒸馏后的Qwen-7B的模型，貌似微调后效果并没有明显的改善和提升。具体原因欢迎关注公众后后期详聊。

如何学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

那么针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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学习路线

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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