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如何基于transformers库通过训练Qwen/DeepSeek模型的传统分类能力实现文本分类任务

news 2026/2/8 17:48:14

文章目录

    • 模型与环境准备
    • 文档分析
    • 源码解读
    • 模型训练及推理方式
    • 进阶：CPU与显存的切换
    • 进阶：多卡数据并行训练
      • 🔑 DDP 训练过程核心步骤
      • 🚫 DDP 不适用于模型并行
      • ⚖️ DDP vs. Model Parallelism
      • ⚙️ 解决大模型训练的推荐方法

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模型与环境准备

首先从huggingface上下载Qwen2或者Qwen2.5模型到本地，我这里选择的是0.5或是1.5b大小的模型。DeepSeek开源的其他模型都太大了，只有基于Qwen蒸馏得到的模型较小可以用来训练。所以虽然说的是Qwen/DeepSeek模型，本质上都是Qwen模型。

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注意虽然这些模型都是生成式模型，但是由于它们都是基于transformer架构，所以本质上和Bert等模型一样，是可以训练它们用来做传统的文本分类的。

我们

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