使用DeepSeek与租用GPU生成并微调自定义大语言模型

构建特定领域的大语言模型不再需要庞大的集群或高昂的预算。现代工作流程允许开发人员利用前沿模型生成合成训练数据，通过程序化过滤清洗数据，并在租用的基础设施上对诸如Llama 3.2或Gemma之类的小型开源模型进行微调。

在本教程中，我们将带您走过一个完整的工作流：编写本地文档，通过n1n.ai的兼容OpenAI接口调用DeepSeek-V4.1-Flash生成问答对，使用Python脚本清洗数据集，最后在远程GPU实例上利用LLaMA-Factory训练LoRA适配器。

前置准备与环境配置

在编写任何代码之前，请确保配置好了所需的运行环境。我们将在本地机器上生成数据集，并且仅在训练阶段租用GPU以最大程度降低成本。

所需工具和账户：

• 本地已安装Python 3。
• openai Python包（pip install openai）。
• 来自n1n.ai的有效账户和API密钥。
• 3到10个存放在docs/目录下的自定义Markdown文档。

在终端中将您的API密钥设置为环境变量：

export N1N_API_KEY="your-api-key-here"

通过运行一个简单的Python检查来验证环境变量是否被正确识别：

python3 -c "import os; print(bool(os.environ.get('N1N_API_KEY')))"

该命令应当输出True。

第一步：使用DeepSeek生成合成数据

我们将编写一个Python脚本，将您的Markdown文档在每个##标题处分割，通过n1n.ai的兼容OpenAI接口将每个片段发送给DeepSeek，并输出JSONL格式的训练数据。

将以下脚本保存为gen_data.py：

import json
import os
import re
import sys
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from pathlib import Path
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://n1n.ai/v1