DeepSeek-R1微调并调用微调后模型api流程

### DeepSeek-R1 微调教程 对于希望微调 `DeepSeek-R1-1.5B-Distill` 模型的开发者而言，Ollama 提供了两种主要途径来实现这一目标[^1]。 #### 方法一：通过 Ollama 平台在线微调 此方法适用于希望通过云端服务简化操作流程的情况。用户只需上传训练数据集至 Ollama 云平台，并指定要调整的目标领域或特定任务即可启动自动化的参数优化过程。完成之后，可以直接从平台上获取已更新好的模型实例用于后续开发工作。 #### 方法二：本地环境下的自定义脚本微调 另一种更为灵活的方式是在本地环境中搭建必要的依赖库和工具链，在此基础上编写专门针对项目特点定制化修改网络结构或者损失函数等细节方面的 Python 脚本来执行更精细粒度上的控制。这种方式通常更适合有一定深度学习框架经验的研究人员和技术团队采用。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments model_name = "path_to_DeepSeek-R1-1.5B-Distill" train_dataset_path = "./data/train.csv" # 加载预训练模型 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=8, save_steps=10_000, save_total_limit=2, ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset_path, ) trainer.train() ``` 上述代码片段展示了如何利用 Hugging Face 的 Transformers 库加载并开始对 `DeepSeek-R1-1.5B-Distill` 进行微调的过程。 ### 调用微调后模型 API 流程 一旦完成了模型的微调阶段，下一步就是将其部署为 RESTful Web Service 或者 gRPC Server 形式的接口以便于集成到应用程序当中去。这里以 Flask 架构为例说明创建简单 HTTP POST 请求端点的方法： ```python from flask import Flask, request, jsonify import torch app = Flask(__name__) device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model.eval().to(device) @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): input_text = request.json.get('text') with torch.no_grad(): inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(device) outputs = model.generate(**inputs) response = {"generated_text": tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)} return jsonify(response), 200 if __name__ == "__main__": app.run(host='0.0.0.0', port=5000) ``` 这段示例程序接收 JSON 格式的输入请求体中携带待处理文本字符串作为参数传递给预测函数内部逻辑；经过编码转换成张量形式送入 GPU 计算单元加速运算效率；最后返回生成的结果序列解码还原成人能读懂的文字表述并通过标准HTTP状态码告知客户端成功响应消息。