- 环境准备 ：
- 基础环境配置请参考环境准备文档（https://modelers.cn/docs/zh/openmind-library/1.0.0/install.html）。
- 由于deepseek_r1的支持还属于预览版阶段，需要源码安装，操作步骤是将其中的步骤5 pip安装openMind Library阶段更改为如下方式，其他不变：
git clone https://gitee.com/ascend/openmind.git
cd openmind
pip install .[pt]
```
2. **下载模型** ：
- 可通过带lfs的git从魔乐社区或者其他渠道进行模型下载，例如：
```bash
git clone https://model
```
3. **自定义数据集配置方法** ：
- 需要准备一个自定义的数据集，并将其配置到DeepSeek模型中<b class="card40_2411__sup_5321" data-sup="sup">1</b>。具体配置方法可以参考相关文档或教程。
4. **模型训练配置** ：
- 根据具体的模型和数据集，配置训练参数。例如，对于R1-Zero模型，可以先利用少量人工标注的高质量数据进行冷启动微调，然后再进行强化学习（RL）训练。
5. **训练启动方式** ：
- 使用配置好的参数启动训练过程<b class="card40_2411__sup_5321" data-sup="sup">1</b>。具体的启动方式可以参考相关文档或教程。
以下是一个具体的示例，基于deepseek-llm-7b-chat模型在EmoLLM数据集进行微调<b class="card40_2411__sup_5321" data-sup="sup">2</b>：
1. **简介** ：
- DeepSeek是由深度求索团队开发的大语言模型，本实验将基于deepseek-llm-7b-chat模型，在EmoLLM数据集进行微调，实现大模型能够以心理医生的口吻来回答我们的问题。
- 本实验基于transformers和openMind均已实现本次微调，代码均可在github链接上查看<b class="card40_2411__sup_5321" data-sup="sup">2</b>。
2. **代码示例** ：
- 通过本次实验，你不仅能够完成多轮对话数据的微调，还能掌握这些方法，并将其迁移到其他微调实验中，独立进行高效的模型调优<b class="card40_2411__sup_5321" data-sup="sup">2</b>。
建议：
- 在进行微调之前，建议先仔细阅读相关文档和教程，了解具体的配置方法和训练参数。
- 如果缺乏技术基础，可以参考社区中的示例代码和教程，逐步掌握微调的过程。
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