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本文详细介绍了Deepseek开源大模型的部署与微调方法。指导如何根据实际需求选择合适模型，并以Deepseek-LLM-7B为例说明特性与部署。提供了使用Ollama一键部署的方法，以及通过QLoRA进行高效微调的完整流程，包括数据准备和代码实现。同时介绍了LoRA适配器合并方法和RAG技术作为微调替代方案，帮助开发者低成本应用大语言模型解决实际问题。

最近很多研究都和AI相关，特别是大语言模型。大模型确实能解决非常多的问题，很多课题组都在构建细分领域的高效能模型。最近也在做了一些部署和微调的工作。

本分享以Deepseek的开源方案为例，其他模型参考。

目前可用的开源模型非常多，如何选择呢？按照个人经验，模型选择没有必要以参数大小作为唯一标准，要以实际情况为准。如果是个人使用的单个场景的使用，如使用模型进行代码修改这种单一场景，Deepseek Coder V2-16B是完全足够的，而且需要的物理机要求相对低。

本次以7B的模型为例子：

DeepSeek-LLM-7B：通用中英双语，分base与chat两个权重；上下文长度 4096；官方给出显存/序列长度/批量的占用表（见下）。许可为 DeepSeek 模型许可（代码 MIT，权重受模型许可约束，可商用）。

DeepSeek-R1 系列（7B 蒸馏）：推理能力更强，常见“Distill-Qwen-7B”等；在 Ollama 里可一键运行，R1 系列权重标注为****MIT（具体以发布页为准）。官方 7B 显存参考（BF16，A100-40G）：序列 4096、batch=1 时约21.25 GB；序列 2048、batch=1 时约16.37 GB。做低显存部署可用 4-bit 量化或 GGUF。

个人部署使用Ollama 一键运行，最简单。

安装Ollama后，打开CMD：

ollama pull deepseek-llm:7b-chat ## 拉取模型 ollama run deepseek-llm:7b-chat ## 模型运行

用你自己的数据做微调（推荐 QLoRA）：

目标：离线训练 LoRA 适配器→ （可选）合并回基座 → 本地部署；

pip install -U transformers datasets accelerate peft bitsandbytes trl unsloth ## NVIDIA CUDA 环境建议：pip 安装对应 cu11x/cu12x 版本的 bitsandbytes/unsloth ## TRL 的 SFTTrainer + PEFT/QLoRA 是当前主流轻量微调路径。

准备数据（准备数据是需要花费最多时间的）

指令聊天格式（JSONL）（适合 7B-chat）：

每行一个样本：

{"messages":[ {"role":"user","content":"请根据这段病史总结主要危险因素……"}, {"role":"assistant","content":"总结：1）…… 2）…… 3）……"} ]}

开始训练模型：

import torch from datasets import load_dataset from transformers import (AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig, TrainingArguments) from trl import SFTTrainer, SFTConfig from peft import LoraConfig model_id = "deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat" # 4-bit 量化以节省显存 bnb = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True, bnb_4bit_quant_type="nf4", bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16) tok = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, use_fast=True) tok.pad_token = tok.eos_token model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_id, quantization_config=bnb, device_map="auto" ) peft = LoraConfig( r=16, lora_alpha=16, lora_dropout=0.05, bias="none", task_type="CAUSAL_LM", target_modules=["q_proj","k_proj","v_proj","o_proj","gate_proj","up_proj","down_proj"] ) # 将 JSONL 转为 HuggingFace Dataset，字段为 "messages" ds = load_dataset("json", data_files={"train":"train.jsonl"})["train"] def format_chat(ex): # 使用 HF chat template 生成纯文本 return tok.apply_chat_template(ex["messages"], tokenize=False, add_generation_prompt=False) ds = ds.map(lambda x: {"text": format_chat(x)}) args = TrainingArguments( output_dir="outputs/lora", per_device_train_batch_size=2, gradient_accumulation_steps=8, learning_rate=1e-4, num_train_epochs=2, fp16=False, bf16=True, logging_steps=10, save_steps=1000, save_total_limit=2, optim="paged_adamw_8bit", ) trainer = SFTTrainer( model=model, tokenizer=tok, train_dataset=ds, peft_config=peft, args=args, formatting_func=lambda x: x["text"], max_seq_length=2048, # 显存紧张时先用 2048；模型支持到 4096 ) trainer.train() trainer.model.save_pretrained("outputs/lora_adapter") tok.save_pretrained("outputs/lora_adapter")

如果合并 LoRA 到基座权重：

from peft import AutoPeftModelForCausalLM from transformers import AutoTokenizer base = AutoPeftModelForCausalLM.from_pretrained( "outputs/lora_adapter", device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16 ) merged = base.merge_and_unload() merged.save_pretrained("outputs/merged", safe_serialization=True) tok = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, use_fast=True) tok.save_pretrained("outputs/merged")

如果要接入其他软件，比如微信聊天工具人，最好使用vLLM。最简单的是用 Ollama 的简洁桌面/CLI 生态，把合并后的 HF 模型打成自定义模型

FROM ./outputs/merged TEMPLATE "{{ .System }}\nUser: {{ .Prompt }}\nAssistant:" PARAMETER temperature 0.7

然后：

ollama create my-deepseek-7b -f Modelfile ollama run my-deepseek-7b

RAG（不微调也能“喂知识”）

如果你的数据主要是文档（PDF/表格/网页），可先用RAG：把文档向量化、检索后拼接进提示词。RAG 完全离线，可与 vLLM/Ollama 搭配（LangChain、LlamaIndex、Haystack 任一即可）。RAG 往往能覆盖 70–90% 的“私域知识问答”需求；只有当你需要风格/推理能力稳定迁移时再做 SFT/LoRA。

​最后

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