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课程大纲
DeepSeek LLM微调简介
- DeepSeek模型概述,例如DeepSeek-R1和DeepSeek-V3
- 理解微调LLM的必要性
- 微调与提示工程的对比
准备微调数据集
- 整理领域特定的数据集
- 数据预处理和清理技术
- DeepSeek LLM的标记化和数据集格式化
设置微调环境
- 配置GPU和TPU加速
- 设置Hugging Face Transformers与DeepSeek LLM
- 理解微调的超参数
DeepSeek LLM微调
- 实现监督微调
- 使用LoRA(低秩适应)和PEFT(参数高效微调)
- 运行分布式微调以处理大规模数据集
评估和优化微调模型
- 使用评估指标评估模型性能
- 处理过拟合和欠拟合
- 优化推理速度和模型效率
部署微调的DeepSeek模型
- 为API部署打包模型
- 将微调模型集成到应用中
- 使用云和边缘计算扩展部署
实际用例和应用
- 微调LLM在金融、医疗和客户支持中的应用
- 行业应用案例研究
- 领域特定AI模型的伦理考量
总结与下一步
要求
- 具备机器学习和深度学习框架的经验
- 熟悉transformer和大语言模型(LLMs)
- 理解数据预处理和模型训练技术
受众
- 探索LLM微调的AI研究人员
- 开发定制AI模型的机器学习工程师
- 实现AI驱动解决方案的高级开发者
21 小时