DeepSeek本地部署后训练的核心步骤包括环境配置、数据准备、模型训练与优化。通过高性能GPU加速计算、清洗标注数据、选择合适预训练模型（如BERT或GPT）并调整超参数，可高效完成模型微调或全量训练，最终部署为生产级API服务。
- 环境配置：确保系统满足硬件（如NVIDIA显卡、32GB内存）和软件（Python 3.7+、PyTorch/TensorFlow）要求，通过
pip install -r requirements.txt安装依赖，并配置环境变量。本地服务启动后，通过http://localhost:5000验证运行状态。 - 数据准备：收集多样化文本数据（如网页、对话记录），清洗噪声并标注标签。按7:1:2比例分割训练集、验证集和测试集，确保数据独立性以避免泄露。
- 模型训练：
- 轻量微调：使用LoRA/QLoRA技术减少显存占用，适合本地GPU资源有限场景。
- 全量训练：配置学习率、批次大小等参数，通过
deepseek train启动训练，并利用TensorBoard监控损失和准确率。
- 评估与部署：在验证集和测试集上评估模型性能，优化参数后保存为
model.h5或model.pth格式，最终部署为API供调用。
提示：训练中若出现GPU内存不足，可降低批次大小或启用梯度累积；定期更新数据与模型参数以保持效果。
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