【零门槛实测】5分钟微调DeepSeek-7B

5分钟微调DeepSeek-7B，让AI模型微调像搭积木一样简单

SuperTi_cloud

636人浏览 · 2025-03-27 18:30:16

SuperTi_cloud · 2025-03-27 18:30:16 发布

SuperTi算力平台：让AI模型微调像搭积木一样简单

——专为开发者打造的高效、低成本AI训练解决方案

你是否遇到过这些痛点？

想微调大模型，却被高昂的GPU成本和复杂的部署流程劝退？
数据准备繁琐，训练参数调优像“玄学”，结果难以复现？
缺乏一站式工具，从模型选择到训练监控全靠手动拼凑？

SuperTi算力平台，一款专为研发人员、程序员和AI从业者设计的算力租赁平台，用“开箱即用”的体验，彻底解决这些难题！

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实战案例：用SuperTi微调DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B（附完整教程）

以开发者关注的中文化偏好模型优化为例，SuperTi如何实现高效微调？

1. 模型选择与实例创建

Step 1：进入SuperTi平台“AI模型”界面，选择预装的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型

Step 2：在算力市场按需选择GPU机型（如4090），配置数据盘容量，快速完成实例创建。

Step 3：在控制台实例快捷工具栏中，您可以找到JupyterLab、CodeServer和LlamaFactory的快捷入口。

2. 进入 LlamaFactory开始微调

Step 1：通过浏览器访问LlamaFactory平台界面，顶部导航栏提供中英文语言切换功能，支持多语言操作环境。

Step 2：模型配置

默认模型：系统已预加载用户指定的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型
模型切换：支持通过下拉菜单从预置模型库中灵活选择其他可用模型

Step 3：推荐采用高效的LoRA（Low-Rank Adaptation）微调方法

Full Parameter Fine-tuning：全参数微调模式，需消耗大量计算资源（建议慎用）
LoRA：基于低秩适配的轻量化微调方案，显存占用降低约75%（推荐选项）

Step 4：训练类型支持PreTraining预训练、STF监督微调、RLHF强化学习训练以及模型优化训练，训练方法选择SFT。

Step 5：其他默认训练参数均由行业大佬经过多次试验优化得出的经验值，您可以在后续根据需求进行调整，本次我们保持默认设置。LlamaFactory自带了一部分数据集，选择数据集后，旁边可以进行数据集预览。

3. 数据准备与配置

Step 1：基于SuperTi算力平台内置的社区数据集库，通过ModelScope平台查看数据集元信息

本次选用shareAI-Llama3中文化偏好数据集，复制其官方下载指令备用

Step 2：进入SuperTi实例管理界面，通过快捷工具栏启动JupyterLab远程访问

/root/LlamaFactory：存储框架源码、默认数据集及配置文件
/root/SuperTi-tmp：实例主数据目录（建议统一存储用户数据）

Step 3：在JupyterLab中打开终端进行数据下载与验证

新建dataset文件夹，进入dataset目录复制刚刚的数据集下载命令并执行
下载完成后，通过左侧导航栏检查数据文件：
- 确认文件为JSON格式
- 验证数据结构：question为输入字段，answer_en/answer_zh为输出字段

Step 4：配置数据集索引

编辑索引文件：从SuperTi控制台复制Token用户CodeServer登陆认证
登录后，打开LlamaFactory/data/dataset_info.json文件，添加新数据集配置项：

Step 5：关键要求

file_name需与数据文件实际路径一致
columns字段名必须与JSON文件中的标签严格匹配

Step 6：数据集加载验证，返回LlamaFactory页面，选择新增的zhihu_2数据集，预览数据内容，确认输入输出字段与预期一致

Step 7：训练输出设置

输出目录说明：
- 默认路径：LlamaFactory/save目录下自动生成子目录，命名规则为[微调方法]_[模型名称]_[时间戳]
- 示例：LoRA_DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B_20240601
保留默认路径原因：
- 系统自动识别该目录下的检查点（checkpoint）文件
- 便于后续加载基础模型或选择检查点进行结果测试

4. 开始训练

Step 1：启动训练任务，完成参数配置后，点击操作界面“开始”钮启动微调流程 • 训练监控方式：

界面监控：实时查看训练日志输出流；通过顶部进度条观察预计剩余时间
终端监控：在JupyterLab的终端窗口通过命令tail -f /var/log/llama-factory.log实时查看训练日志。使用nvidia-smi -l动态监测GPU的使用情况。

5. 模型验证与部署

Step 1：检查点测试，切换到“Chat”页面。在检查点选项中选择刚刚训练完成的增量文件并加载模型，您可以使用数据集中的问题进行对话测试，体验训练结果。这里我们随机选择两个问题进行测试，测试结果符合我们的预期。

Step 2：卸载模型，清除检查点文件，重新加载模型进行测试。可以发现模型输出结果不受数据集影响，不符合我们的预期

Step 3：切换到“Export”页面，导出训练后的模型。由于模型文件较大，建议导出到SuperTi-tmp数据目录中，根据需要更改导出路径，这里输入想到导出的模型名字 /root/superti-tmp/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Superti，检查点选择刚刚训练的输出文件，开始导出。

Step 4：在模型选择处重新选择训练之前的原始模型，清除检查点内容并加载模型。

Step 5：导出完成后，在模型选择处重新选择训练之前的原始模型，清除检查点内容并加载模型，使用刚刚的测试问题进行对话测试，可以发现模型输出结果不符合我们的预期。随后卸载原始模型，加载刚刚导出的微调模型，确认模型路径，加载模型，再次进行对话测试。通过对比，您可以直观地看到微调后的模型与原模型之间的差异。

Step 6：如果输出不符合我们的预期，可能需要调整参数值。温度系数用于控制模型生成随机性的参数，通过对模型输出的概率分布进行缩放，调节生成结果的“保守”或“大胆”程度。核采样概率阈值（Top-p）控制模型生成文本的多样性。通过设置一个概率阈值，模型只从累积概率达到该阈值的token中采样。不同系列的模型有不同的默认值。