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没有接触过大语言模型的开发人员应该如何快速跟进?

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悬赏园豆:160 [待解决问题] 浏览: 163次

最近DeepSeek很火爆,很多老板都希望研究一下,请问对于没有AI方面工作经验的普通开发者来说,应该如何快速跟进(目标是可以自己部署DeepSeek并对其进行微调),有什么学习资料可以推荐,可以说一下大概的学习线路图吗?谢谢。

会长的主页 会长 | 专家六级 | 园豆:12305
提问于:2025-02-06 15:07
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先问一下deepseek

报我以崎岖 | 园豆:204 (菜鸟二级) | 2025-02-06 18:07

来自deepseek1.5b的答案:

如果你已经部署了DeepSeek,并希望对其进行微调,请按照以下步骤进行操作和学习:

  1. 了解基础微调框架
    首先安装并配置微调所需的工具,例如 deepseek-gradient、lora 或 pytorch-fb-fbna。
    检查你的模型是否存在参数共享(parameter sharing)的问题,并进行必要调整。
  2. 学习基础的微调操作
    理解模型结构:了解DeepSeek的架构,确定哪些部分需要优化。
    参考官方文档:仔细阅读DeepSeek和提供的官方文档,学习微调的具体步骤和方法。
  3. 推荐的学习资源
    (1)书籍
    《Doing Deep Learning in 20 Minutes Daily》
    这本书可以帮助你快速上手深度学习,包括微调的基础知识。
    《Understanding Transformers》
    参考这段代码时会用到Transformer模型的架构设计,了解神经网络的基本结构。
    (2)论文与教程
    理解模型架构:查看一些经典的模型架构示例,例如 Transformer 或 ResNet 的微调论文。
    学习微调技巧:比如使用Lora(Layer-wise Weight Optimization)或Fbna(Fast Batch Normalization Adjuster),这些工具可以帮助简化微调过程。
    (3)学习框架与工具
    TensorFlow 和 PyTorch:
    在代码中,通过`tf.trainable_variables()``来检查模型中的可训练参数。
    可以使用Lora进行权重分解和合并优化,降低内存消耗并加速微调过程。
    (4)学习方法
    逐步微调:首先将某些层(如预处理层、卷积层或全连接层)微调,然后逐步增加其他部分的微调。
    训练数据准备:确保你的训练集足够大,并且有足够的标注信息。
  4. 具体操作微调步骤
    (1)选择微调任务
    确定你希望优化的目标(如分类、回归等),并使用适当的损失函数进行训练。
    (2)设置微调参数
    设置学习率,可以是基于线性衰减或指数衰减。
    设置固定步长的权重(比如全连接层中的权重),或者在某些层中使用Lora进行微调。
    (3)运行微调训练
    使用微调工具进行训练,监控 loss 曲线下滑情况。
    如果出现过拟合的问题,可以尝试调整学习率或使用早停技术。
    (4)评估和验证
    在每次微调后进行模型性能测试,确保优化效果。
    如果需要,还可以进行迁移学习(Transfer Learning),将预训练好的模型参数与当前任务结合使用。
  5. 进一步提升
    (1)深入理解模型架构
    学习ResNet、VGG等模型的结构,了解深度学习的基本原理。
    研究微调时使用的注意力机制或残差连接的作用。
    (2)提升技术基础
    继续学习PyTorch、TensorFlow等深度学习框架的高级知识,如参数共享、批量归一化(Batch Normalization)、Adam优化器等。
  6. 总结
    如果你真的想深入学习微调,建议结合实践逐步进行。首先从简单的微调任务开始,逐渐提升模型的复杂度和性能。同时,保持对基础知识的学习,并多加实践,积累经验。希望这些建议对你有所帮助!
支持(0) 反对(0) 会长 | 园豆:12305 (专家六级) | 2025-02-06 18:37
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先部署,再调整,部署的教程很多,随便找一个就可以

人间春风意 | 园豆:2788 (老鸟四级) | 2025-02-08 14:17
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对于没有 AI 相关工作经验的开发人员来说,快速跟进并掌握大语言模型(如 DeepSeek)的部署和微调会有一定挑战,但通过系统的学习路线和适当的资源,可以有效地掌握这些知识。以下是一个学习路线图以及推荐的学习资料。

学习路线图

  1. 基础知识学习

    • Python 编程:Python 是大多数 ML/DL 工具和框架的首选语言,因此掌握 Python 是必须的。
    • 数学基础:强化对线性代数、概率论和微积分的理解,这些对于理解机器学习和深度学习的原理至关重要。

    学习资源

  2. 机器学习基础

    • 学习机器学习的基本概念,包括监督学习、无监督学习、常用模型(例如线性回归、决策树、SVM 等)。
    • 理解模型评估指标(如准确率、召回率、F1 分数等)。

    学习资源

  3. 深度学习入门

    • 学习神经网络的工作原理,尤其是前馈神经网络和反向传播算法。
    • 学习卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),并了解它们的应用。

    学习资源

  4. 自然语言处理 (NLP)

    • 学习 NLP 的基础知识,理解文本数据的处理方法,常用的 NLP 模型(如 Word2Vec、BERT、GPT)。
    • 学习如何使用 NLP 库(如 NLTK、spaCy)。

    学习资源

  5. 大语言模型及其微调

    • 深入了解大语言模型的结构与工作原理。
    • 学习如何下载模型、部署模型以及微调模型以适应特定任务。

    学习资源

  6. 实践项目

    • 选择一个小项目,例如文本分类、情感分析或聊天机器人,运用所学知识进行实践。
    • 尝试数据集如 Kaggle 提供的数据集进行项目实践。
  7. 运维与部署

    • 学习如何把模型部署到生产环境中,可以使用 Docker、FastAPI、Flask 等工具。
    • 探索云服务平台(如 AWS、GCP、Azure)以了解如何在云环境中运行深度学习模型。

    学习资源

  8. 跟进行业动态和社区

    • 加入相关的社区(如 GitHub、Stack Overflow、Reddit 的机器学习和深度学习版块)以获取最新的动态和技术。

总结

通过上述学习路线和资源的系统学习,普通开发人员可以迅速填补 AI 和大语言模型领域的知识空白,进而能够部署 DeepSeek 模型并进行微调。坚持实践和不断学习很重要,利用以上的资源逐步掌握相关技能,并与他人进行交流与合作,会极大促进你的学习效率。祝你在学习中一切顺利!

Technologyforgood | 园豆:7840 (大侠五级) | 2025-02-10 15:53
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你说的 “微调” 是指啥?自己跑训练集?还是说像 LM Studio 上拉下各项指标参数?

〆灬丶 | 园豆:2316 (老鸟四级) | 2025-02-11 19:26
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