满足个性化需求，手把手教你微调DeepSeek大模型

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DeepSeek LLM 微调全攻略。 长按关注《AI科技论谈》 1 引言 DeepSeek LLM性能强大，但要在特定场景发挥最大效能，微调是必不可少的。本文详细讲解如何用Hugging Face数据集和监督微调技术（SFT）对其微调，提供代码实操步骤；还会探讨损失函数、数据子集、低秩适应（LoRA）技术等要点。 实操可借助Google Colab平台：colab.research.google.com 。 2 监督微调（SFT）概述 监督微调（SFT）是在有标签的数据集上对预训练模型进行进一步训练的过程，使其能够专门用于特定任务，如客户支持、医疗问答或电商推荐。 2.1 微调原理 微调基于特定任务的有标签数据训练模型，其中： 输入（X） ：提供给模型的文本数据。 目标（Y） ：根据有标签数据得到的预期输出（例如，情感标签、聊天机器人回复或摘要文本）。 损失函数 ：衡量模型预测与预期输出的匹配程度。文本生 ………………………………