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本文介绍了如何利用LoRA技术和4位量化方法在24GB显存的普通GPU上微调DeepSeek大模型。DeepSeek凭借高效的MLA架构和低显存占用优势，成为开发者微调的热门选择。文章系统讲解了从理论原理到实战操作的全流程，包括交叉熵损失函数、数据子集策略等核心概念，重点解析了LoRA技术如何通过低秩矩阵分解将可训练参数压缩至1%以下，以及4位量化如何将内存需求降至1/8。通过IMDB情感分类任务
本文手把手教你在 GpuGeek 平台搭建 DeepSeek 大模型服务。先介绍选择 GpuGeek 的原因，其有多种高性能 GPU、弹性计费，性价比高，还说明 DeepSeek 大模型特性与应用场景。接着阐述搭建前的准备，包括注册账号、选模型与镜像。然后讲解实战部署步骤，如创建 GPU 实例、SSH 连接与环境验证。
