Bruk Unsloth til å finjustere den lokalt utplasserte DeepSeek store modellen

Bruk DeepSeek-r1-14b Modell og pass Olama. Full finjustering og format konverteringsprosess for distribusjon:

---

I. Nye Ollama format tilpasningssteg

Modellformat konvertering (PyTorch → GGUF)

# 安装转换工具
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp && make

# 合并LoRA权重到基础模型
python3 -m pip install peft
python3 <<EOF
from peft import PeftModel
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "deepseek-ai/deepseek-llm-14b-chat",
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto"
)
model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "./custom_deepseek")
model = model.merge_and_unload()  # 合并LoRA权重

model.save_pretrained("./merged_model", safe_serialization=True)
tokenizer.save_pretrained("./merged_model")
EOF

# 转换为GGUF格式
python3 llama.cpp/convert.py ./merged_model \
  --outtype q4_k_m \          # 4-bit量化（平衡精度与效率）
  --outfile deepseek-14b-custom.Q4_K_M.gguf

2. Opprett Ollama Modelfil

# Modelfile 示例
FROM ./deepseek-14b-custom.Q4_K_M.gguf
PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER stop "[INST]"
PARAMETER stop "[/INST]"
SYSTEM """
你是一个经过专业训练的AI助手，专门为[企业名称]提供符合企业规范的响应。
响应需使用企业术语，并遵守安全准则。
"""

---

II. Modellering treningsprosessjusteringer (adaptering av DeepSeek-14b)

1. Endring av modelllastkoden

from unsloth import FastLanguageModel

# 加载14B模型（显存需求降低至24GB+）
model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
    model_name = "deepseek-ai/deepseek-llm-14b-chat",  # 修改模型名称
    max_seq_length = 4096,
    dtype = torch.float16,        # 14B模型可用float16
    load_in_4bit = True,           # 显存不足时开启
    attn_implementation = "flash_attention_2",  # 强制启用Flash Attention
)

2. Justering av opplæringsparametre

# 因模型减小，可适当提升batch size
trainer_args = TrainingArguments(
    per_device_train_batch_size = 4,    # 原为2（32B模型）
    gradient_accumulation_steps = 2,    # 总batch_size=4*2=8
    learning_rate = 3e-5,               # 稍高于32B版本
    optim = "paged_adamw_8bit",         # 使用分页优化器
)

---

III. Ollama Distribusjon Validering

1. Lokal distribusjonsmodell

ollama create my-deepseek -f Modelfile
ollama run my-deepseek
>>> [INST] 生成技术部门季度总结模板 [/INST]

2. Effektoptimering konfigurasjon

# 在Modelfile中添加GPU加速参数（需Ollama 0.1.15+）
PARAMETER num_gpu 4   # 指定GPU数量
PARAMETER numa      # 启用NUMA优化

---

Erklæring om viktige endringer

Artikkel	Tidligere program 32B	Nyt 14B+Ollama-programmet	Fordeler
Kalender:	80GB+ (4bit kvantifisert)	24 GB+ (4bit kvantifisert)	Enkeltkort kjøres
Inferenshastighet	15 tokens/s (A100)	28 polletter (3090)	Økt effektivitet ved lokal utplassering
Modell presisjon	fløyte16	float16	Bedre kompatibilitet.
Kompleksitet av distribusjon	API-grensesnitt bør forsegles	En kommandolinje.	Forenkle transportprosessen

---

V. RELEVANT ISSUES Solutions

1. En dimensjonsfeil oppstod ved konvertering av GGUF

# 检查权重合并是否正确
python3 llama.cpp/convert.py --verbose ...  # 显示详细转换日志

2. Ollama svar ikke oppfylt forventninger

# 在训练数据中添加格式强化样本：
{
  "instruction": "严格按照企业模板回复",
  "input": "用户问题内容",
  "output": "[企业标准开头]...[/企业标准结尾]"
}

Overdreven presisjon etter kvantifisering

# 尝试更高精度量化（需更多显存）
--outtype q6_k    # 6-bit量化
--outtype q8_0    # 8-bit量化

---

Med de ovennevnte justeringene får du én:
50 50 prosent reduksjon i tilsynelatende etterspørsel
✅ Støtte Ollamas distribusjon
Letvektsmodell for å opprettholde bedriftens tilpasningskapasitet