DeepSeek喂数据指南
DeepSeek 是一款高性能开源大语言模型，要充分发挥其能力，高质量的训练数据至关重要。本专题页将为您介绍如何为 DeepSeek 模型“喂数据”——即准备、清洗、格式化并导入训练数据的完整流程。
什么是“喂数据”？
“喂数据”是通俗说法，指将结构化或非结构化的文本数据输入到 AI 模型中，用于训练或微调。对于 DeepSeek 这类大模型，数据质量直接影响推理能力、逻辑性和安全性。
喂数据的关键步骤
- 数据收集：从公开语料库、企业内部文档、网页爬取等渠道获取原始文本。
- 数据清洗：去除重复、乱码、广告、无关符号等内容，保留有效信息。
- 数据格式化：转换为 DeepSeek 支持的格式（如 JSONL、纯文本、对话格式等）。
- 数据标注（可选）：若用于指令微调（SFT），需按“指令-输出”对进行标注。
- 数据验证与切分：划分训练集、验证集，确保无数据泄露。
- 导入训练框架：使用 Hugging Face Transformers、DeepSpeed 等工具加载数据进行训练。
推荐数据格式示例（对话微调）
{"conversations": [
{"from": "human", "value": "如何用Python读取CSV文件？"},
{"from": "gpt", "value": "可以使用pandas库的read_csv函数..."}
]}
注意事项
- 避免包含隐私或敏感信息。
- 确保数据多样性，覆盖不同领域和语言风格。
- 遵循开源许可协议，合法合规使用数据。
- 建议对长文本进行分块处理，适配模型上下文长度。