以下是以
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-unsloth-bnb-4bit 模型为例，针对房屋安全领域的微调的具体步骤和代码层级的方法：

环境准备

1. 安装依赖库 ：确保已安装 Python 3.8+，然后安装必要的依赖项，包括 unsloth、torch、transformers、datasets、accelerate 和 bitsandbytes 等。
2. bash复制

pip install unsloth torch transformers datasets accelerate bitsandbytes

### 数据准备

  1. **收集房屋安全数据** ：准备与房屋安全相关的数据，如房屋结构信息、安全检查报告、隐患描述等。数据应包含指令和对应的输出，
需要准备大量的数据，下面知识一个例子：
     ```json
{
  "instruction": "描述房屋外墙瓷砖高坠可能原因",
  "output": "外墙瓷砖高坠的可能原因：年代久远瓷砖风化老化、瓷砖质量不达标、瓷砖和墙体粘合部分质量不达标、瓷砖附着墙体表面砂浆不达标"
}

2. 加载和预处理数据 ：使用 Hugging Face 的 datasets 库加载数据集，并进行预处理。

from datasets import load_dataset

假设数据存储在 train_data.jsonl 和 test_data.jsonl 文件中

dataset = load_dataset("json", data_files={"train": "train_data.jsonl", "test": "test_data.jsonl"})

  3. **格式化数据** ：定义提示模板，将数据格式化为模型可接受的输入形式[^28^]。
     ```python
prompt_template = """Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.

### Instruction:
{instruction}
### Response:
"""

def preprocess_function(examples):
    inputs = [prompt_template.format(instruction=inst) for inst in examples["instruction"]]
    model_inputs = tokenizer(inputs, max_length=2048, truncation=True)
    return model_inputs

tokenized_dataset = dataset.map(preprocess_function, batched=True)

模型加载与配置

1. 加载预训练模型和分词器 ：使用 unsloth 库高效加载 DeepSeek 模型，并设置最大序列长度。

from unsloth import FastLanguageModel

model_name = "unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-unsloth-bnb-4bit" max_seq_length = 2048 model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained( model_name=model_name, max_seq_length=max_seq_length, load_in_4bit=True, )

### 模型微调

  1. **应用 LoRA** ：通过 LoRA（Low-Rank Adaptation）技术进行高效微调，减少内存使用[^28^]。
     ```python
model = FastLanguageModel.get_peft_model(
    model,
    r=16,  # LoRA rank
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],  # 微调关键注意力层
    lora_alpha=32,
    lora_dropout=0.05,
    bias="none",
    use_gradient_checkpointing=True,
)

2. 配置训练参数 ：设置训练参数，如学习率、批次大小、训练轮次等。

from transformers import TrainingArguments

training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=4, per_device_eval_batch_size=4, learning_rate=2e-5, evaluation_strategy="epoch", save_strategy="epoch", logging_dir="./logs", )

  3. **初始化训练器并开始训练** ：使用 `Trainer` 类进行训练[^28^]。
     ```python
from transformers import Trainer

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=tokenized_dataset["train"],
    eval_dataset=tokenized_dataset["test"],
    tokenizer=tokenizer,
)
trainer.train()

模型评估与保存

1. 评估模型 ：在测试集上评估模型性能，计算困惑度等指标。

eval_results = trainer.evaluate() print(f"Perplexity: {eval_results['perplexity']}")

  2. **保存模型和分词器** ：将微调后的模型和分词器保存到本地[^28^]。
     ```python
model.save_pretrained("./finetuned_deepseek_r1")
tokenizer.save_pretrained("./finetuned_deepseek_r1")

模型部署与推理

1. 部署模型 ：将微调后的模型部署到服务器或云端，提供 API 接口供其他系统调用。
2. 推理示例 ：使用模型进行推理，例如对房屋安全问题进行回答。
3. Python复制

from transformers import pipeline

加载微调后的模型

model = pipeline("text-generation", model="./finetuned_deepseek_r1", tokenizer=tokenizer)

输入房屋安全相关的问题

input_text = "如何检测房屋的结构安全隐患" output = model(input_text, max_length=200) print(output[0]['generated_text'])

复制

通过以上步骤，可以将 `DeepSeek` 模型微调为适用于房屋安全领域的模型，实现对房屋安全问题的准确回答和分析。