Deepseekをローカルで微調整する方法

地元の微調整DeepSeekクラスモデルは、コンピューティングリソースと専門知識が不十分であるという課題に直面しています。これらの課題に対処するために、次の戦略を採用できます。モデルの量子化：モデルパラメーターを低精度の整数に変換し、メモリフットプリントを削減します。小さなモデルを使用してください。ローカルの微調整を容易にするために、より小さなパラメーターを備えた前提型モデルを選択します。データの選択と前処理：高品質のデータを選択し、適切な前処理を実行して、モデルの有効性に影響を与えるデータ品質の低下を回避します。バッチトレーニング：大規模なデータセットの場合、メモリオーバーフローを回避するためにトレーニングのためにバッチにデータをロードします。 GPUでの加速：独立したグラフィックカードを使用して、トレーニングプロセスを加速し、トレーニング時間を短縮します。

deepseekローカルファインチューニング：課題と戦略

deepseekローカルファインチューニングは簡単ではありません。強力なコンピューティングリソースと強固な専門知識が必要です。簡単に言えば、コンピューターで大きな言語モデルを直接微調整することは、自宅のオーブンで牛をローストしようとするようなものです。理論的には実現可能ですが、実際には挑戦的です。

なぜそんなに難しいのですか？ Deepseekのようなモデルには、通常、数十億または数千億の巨大なパラメーターがあります。これは、メモリとビデオのメモリに対する非常に高い需要に直接つながります。コンピューターに強力な構成がある場合でも、メモリオーバーフローやビデオメモリが不十分な問題に直面する可能性があります。私はかつて、かなり良い構成でデスクトップ上の比較的小さなモデルを微調整しようとしましたが、長い間立ち往生し、最終的に失敗しました。 これは、単に「長い間待っている」だけでは解決できません。

では、どの戦略を試すことができますか？

1モデルの量子化：これは良い考えです。モデルパラメーターを高精度の浮動小数点数から低精度の整数（INT8など）に変換すると、メモリの使用量が大幅に削減されます。多くの深い学習フレームワークは量子化ツールを提供しますが、量子化は精度の損失をもたらし、精度と効率の重量を量る必要があることに注意する必要があります。 高解像度の画像を低解像度に圧縮することを想像してください。ファイルは小さくなりますが、詳細も失われます。

2は、より小さなモデルを使用します。 大規模なモデルほど能力はありませんが、これらのモデルはローカル環境で微調整しやすく、トレーニングが速くなります。小さなハンマーで爪を打つように、それは遅くなるかもしれませんが、より柔軟で制御しやすいです。

3データの選択：これはおそらく最も重要な手順の1つです。 タスクに関連する高品質のトレーニングデータを選択し、合理的な前処理を実行する必要があります。 汚れたデータは、モデルに毒を与えているようなものであり、結果が悪化するだけです。 データをクリーニングし、欠損値と外れ値を処理し、必要な機能エンジニアリングを実行することを忘れないでください。私はかつて、データの前処理が整っていないため、モデルが非常に効果的であり、最終的にデータを再収集してクリーニングする必要があるというプロジェクトを見ました。

4バッチトレーニング：データが大きい場合は、バッチトレーニングを検討し、一度にトレーニングのためにメモリのみをロードできます。これは、分割払いの支払いに少し時間がかかりますが、キャピタルチェーンの壊れを避けます（メモリオーバーフロー）。

5 GPUアクセラレーションを使用してください。オーブンにスーパーバーナーを追加するようなもので、調理時間を大幅に短縮できます。

最後に、DeepSeekなどの地元の微調整大規模なモデルの成功率は高くないことを強調したいと思います。実際の状況とリソースに基づいて適切な戦略を選択する必要があります。 ローカルで大きなモデルの微調整を盲目的に追求するよりも、最初にリソースと目標を評価し、より実用的なアプローチを選択することをお勧めします。 おそらく、クラウドコンピューティングがより適切なソリューションです。 結局のところ、いくつかのことを専門家に任せる方が良いです。

以上がDeepseekをローカルで微調整する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。