การเทรน DeepSeek LLM แบบ Local สำหรับความเป็นส่วนตัวสูง

การเทรนโมเดลภาษาใหญ่ (LLM) แบบ DeepSeek ในเครื่องท้องถิ่นด้วยข้อมูลของคุณเองเป็นกระบวนการที่ค่อนข้างซับซ้อนและต้องการทรัพยากรสูง แต่สามารถทำได้หากมีฮาร์ดแวร์ที่เหมาะสม

ข้อกำหนดเบื้องต้น

1. ฮาร์ดแวร์ที่ต้องการ:

   • GPU: อย่างน้อย NVIDIA RTX 3090/4090 (24GB VRAM) หรือดีกว่า
   • RAM: 64GB ขึ้นไป (สำหรับโมเดล 7B พารามิเตอร์)
   • Storage: SSD ความจุสูง (1TB+) สำหรับชุดข้อมูลและโมเดล

2. ซอฟต์แวร์พื้นฐาน:

   • Linux (Ubuntu 22.04 แนะนำ) หรือ Windows with WSL2
   • Docker (แนะนำสำหรับการจัดการ dependencies)
   • Python 3.10+
   • CUDA/cuDNN (หากใช้ GPU NVIDIA)

ขั้นตอนการเทรน DeepSeek LLM แบบ Local

1. เตรียมสภาพแวดล้อม

สำหรับ Ubuntu:

# ติดตั้ง dependencies พื้นฐาน
sudo apt update && sudo apt install -y python3-pip git nvidia-driver-535 nvidia-cuda-toolkit

# สร้าง virtual environment
python3 -m venv llm-env
source llm-env/bin/activate

# ติดตั้ง PyTorch สำหรับ GPU
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

2. ดาวน์โหลดโมเดลและโค้ด

git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-LLM
cd DeepSeek-LLM

# ติดตั้ง requirements
pip install -r requirements.txt

3. เตรียมชุดข้อมูลการเทรน

สร้างโฟลเดอร์ data/ และใส่ไฟล์ข้อมูลของคุณในรูปแบบ:

• train.jsonl (สำหรับการเทรน)
• validation.jsonl (สำหรับตรวจสอบ)

รูปแบบไฟล์ตัวอย่าง:

{"text": "ข้อความตัวอย่างที่ต้องการให้โมเดลเรียนรู้..."}
{"text": "อีกตัวอย่างหนึ่ง..."}

4. ตั้งค่าการเทรน

สร้างไฟล์คอนฟิก training_config.yaml:

model_name: "deepseek-ai/deepseek-llm-7b"
output_dir: "./output"
train_data: "./data/train.jsonl"
eval_data: "./data/validation.jsonl"

training_arguments:
  per_device_train_batch_size: 2
  gradient_accumulation_steps: 4
  num_train_epochs: 3
  learning_rate: 5e-5
  fp16: true
  save_steps: 500
  logging_steps: 100

5. ดำเนินการเทรน

รันคำสั่งการเทรน:

python -m torch.distributed.run --nproc_per_node=1 train.py --config training_config.yaml

6. ตัวเลือกสำหรับเครื่องสเปคต่ำ

หากเครื่องของคุณมีทรัพยากรจำกัด ให้พิจารณา:

1. ใช้เทคนิค LoRA (Low-Rank Adaptation):

from peft import LoraConfig

lora_config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=16,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.05,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)

2. ใช้ Quantization (bitsandbytes):

from transformers import BitsAndBytesConfig

quant_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_use_double_quant=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16
)

7. การประเมินผลและทดสอบโมเดล

หลังการเทรนเสร็จสิ้น:

from transformers import pipeline

finetuned_model = pipeline(
    "text-generation",
    model="./output",
    device="cuda:0"
)

print(finetuned_model("คำถามหรือข้อความเริ่มต้นของคุณที่นี่"))

ทางเลือกที่ง่ายกว่า

หากกระบวนการข้างต้นซับซ้อนเกินไป ให้พิจารณาใช้เครื่องมือเหล่านี้:

1. Ollama + PrivateGPT:

   ollama pull deepseek/deepseek-llm:7b
   git clone https://github.com/imartinez/privateGPT
   cd privateGPT
   pip install -r requirements.txt
   

2. Text-generation-webui + Training Tab:

   • ใช้เว็บอินเตอร์เฟซสำหรับการเทรนแบบ GUI

ข้อควรระวัง

1. การเทรนโมเดลขนาดใหญ่ต้องการทรัพยากรสูงและอาจใช้เวลานาน
2. ต้องมีชุดข้อมูลที่มีคุณภาพและมีความเกี่ยวข้องกับ use case ของคุณ
3. โมเดลที่เทรนเองอาจมีประสิทธิภาพด้อยกว่าเวอร์ชันทางการ
4. กระบวนการเทรนอาจทำให้เครื่องร้อนมาก ต้องระบายอากาศดี

หากต้องการความเป็นส่วนตัวสูงแต่มีทรัพยากรจำกัด อาจพิจารณาใช้การเทรนแบบ LoRA หรือการ Fine-tuning เบื้องต้นแทนการเทรนใหม่ทั้งหมด