DeepSeek投喂步骤详解
DeepSeek 是一款强大的大语言模型，支持通过“投喂”高质量数据来提升其在特定领域的表现。所谓“投喂”，即向模型提供结构化或非结构化的训练数据，用于微调（Fine-tuning）或提示工程（Prompt Engineering）。以下是详细的投喂步骤指南。
一、准备工作
在开始投喂前，请确保你已具备以下条件：
- 拥有 DeepSeek 官方平台账号（如 deepseek.com）
- 明确投喂目标（如客服问答、法律咨询、医疗诊断等）
- 准备好符合要求的训练数据集
二、数据格式要求
DeepSeek 支持多种数据格式，推荐使用以下两种：
- JSONL 格式：每行一个 JSON 对象，包含 "instruction"（指令）、"input"（输入，可选）、"output"（期望输出）字段。
- CSV/Excel 格式：包含至少两列：“问题”和“答案”，适用于问答类场景。
示例（JSONL）：
{
"instruction": "解释什么是人工智能",
"output": "人工智能是让机器模拟人类智能行为的技术..."
}
三、上传与投喂流程
- 登录 DeepSeek 开发者控制台
- 进入「模型微调」或「数据管理」页面
- 点击「上传数据集」，选择本地文件（支持 .jsonl、.csv、.xlsx 等）
- 系统自动校验格式，校验通过后可预览数据
- 选择目标模型版本，启动微调任务
- 等待训练完成（时间取决于数据量和算力）
- 部署新模型并测试效果
四、注意事项
- 数据需脱敏，避免包含个人隐私或敏感信息
- 保持问答对逻辑一致，避免矛盾内容
- 建议数据量不少于 1000 条以获得较好效果
- 可分批次投喂，逐步优化模型表现
通过科学的数据投喂，你可以显著提升 DeepSeek 在垂直领域的专业能力，打造专属 AI 助手。