在本地对 DeepSeek 系列大语言模型（如 DeepSeek-Coder、DeepSeek-LLM）进行训练或微调时，“投喂”数据是关键步骤之一。本文将为你介绍如何准备和投喂训练数据，确保训练过程高效且结果可靠。
1. 数据格式要求
DeepSeek 模型通常接受以下格式的训练数据：
- 纯文本（.txt）：适用于继续预训练（Continued Pretraining）。
- JSON/JSONL（每行一个样本）：适用于指令微调（Instruction Tuning），常见字段包括
instruction、input、output。 - Alpaca 格式：社区广泛使用的微调格式，兼容多数开源工具链。
2. 数据清洗与预处理
- 去除重复、低质量或无关内容。
- 统一编码为 UTF-8。
- 对敏感或隐私信息进行脱敏处理。
- 根据任务类型（如代码生成、问答）筛选相关样本。
3. 投喂方式
本地训练通常使用 Hugging Face Transformers + Accelerate 或 DeepSpeed 等框架。基本流程如下：
- 加载预训练模型（如
deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base）。 - 使用
datasets库加载本地数据集。 - 配置 tokenizer 并对数据进行分词与打包（注意上下文长度限制，如 4096 tokens）。
- 启动训练脚本，监控 loss 与显存占用。
4. 注意事项
- 确保 GPU 显存充足，可使用梯度检查点（gradient checkpointing）节省内存。
- 建议先在小规模数据上测试流程是否通畅。
- 保存训练日志与中间模型，便于调试与恢复。
- 遵守 DeepSeek 官方开源协议，不得用于违法或商业滥用。
5. 参考资源
更多技术细节可参考 DeepSeek 官方 GitHub 仓库及 Hugging Face 模型卡。