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Deepseekをローカルで微調(diào)整する方法

Feb 19, 2025 pm 05:21 PM
コンピューター 道具 メモリ使用量 なぜ DeepSeek

地元の微調(diào)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(mén)知識(shí)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(cǎi)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數(shù)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(diào)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(zhì)のデータを選択し、適切な前処理を?qū)g行して、モデルの有効性に影響を與えるデータ品質(zhì)の低下を回避します。バッチトレーニング:大規(guī)模なデータセットの場(chǎng)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:獨(dú)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(shí)間を短縮します。

Deepseekをローカルで微調(diào)整する方法

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(jiǎn)単ではありません。強(qiáng)力なコンピューティングリソースと強(qiáng)固な専門(mén)知識(shí)が必要です。簡(jiǎn)単に言えば、コンピューターで大きな言語(yǔ)モデルを直接微調(diào)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(xiàn)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、數(shù)十億または數(shù)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(qiáng)力な構(gòu)成がある場(chǎng)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(wèn)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(gòu)成でデスクトップ上の比較的小さなモデルを微調(diào)整しようとしましたが、長(zhǎng)い間立ち往生し、最終的に失敗しました。 これは、単に「長(zhǎng)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(dòng)小數(shù)點(diǎn)數(shù)から低精度の整數(shù)(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。多くの深い學(xué)習(xí)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。 高解像度の畫(huà)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(xì)も失われます。

2は、より小さなモデルを使用します。 大規(guī)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(huán)境で微調(diào)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(zhì)のトレーニングデータを選択し、合理的な前処理を?qū)g行する必要があります。 汚れたデータは、モデルに毒を與えているようなものであり、結(jié)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(jī)能エンジニアリングを?qū)g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(jiàn)ました。

4バッチトレーニング:データが大きい場(chǎng)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(shí)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(diào)理時(shí)間を大幅に短縮できます。

最後に、DeepSeekなどの地元の微調(diào)整大規(guī)模なモデルの成功率は高くないことを強(qiáng)調(diào)したいと思います。実際の狀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(diào)整を盲目的に追求するよりも、最初にリソースと目標(biāo)を評(píng)価し、より実用的なアプローチを選択することをお?jiǎng)幛幛筏蓼埂? 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(jié)局のところ、いくつかのことを?qū)熼T(mén)家に任せる方が良いです。

以上がDeepseekをローカルで微調(diào)整する方法の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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