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蓝耘云智算|使用 Deepseek R1 模型优化 BERT 在 NLP 任务中的表现

news 来源：原创 2025/5/9 14:41:03

在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）已成为许多文本分类任务的基准模型。然而，随着新模型的出现和技术的不断进步，BERT在某些情况下可能不是最优选择，尤其是在计算资源有限的环境中。为了提高训练效率和模型精度，最近的研究和技术发展提供了像 Deepseek R1 这样的优化模型。

本文将展示如何利用 Deepseek R1 模型来优化和加速传统 BERT 模型在 NLP 任务中的表现，具体来说是文本分类任务。我们将基于 Hugging Face 提供的 transformers 库以及 datasets 库，展示如何进行模型的微调、训练和评估。

Deepseek R1 的优化优势

性能表现出色

媲美顶尖模型：在数学、代码和推理任务上可与 OpenAI o1 媲美，在世界大模型排名 arena 上，基准测试升至全类别大模型第三，在风格控制类模型分类中与 OpenAI o1 并列第一。
高效处理数据：能在短时间内完成大量数据的处理和分析，利用分布式计算架构和高效的索引机制，可实现毫秒级响应。
泛化能力强大：即使面对未知领域也能迅速适应和学习，对不同场景和类型的任务都有较好的适应性。

技术创新独特

强化学习驱动：后训练阶段大规模使用强化学习技术，仅需少量标注数据即可显著提升模型性能，且证明了直接强化学习在大模型训练中的可行性。
构建智能训练场：由动态题目生成系统、过程验证体系和协同工作机制构成，可自动生成更难的变体题，并实时验证解题过程逻辑是否自洽，能提升模型推理能力。

开源开放共享

采用 MIT 许可协议：允许任何人自由地使用、修改、分发和商业化该模型，包括模型权重和输出，为开发者提供了极大的便利和创作空间。
开源多个模型：除了开源 Deepseek-R1-zero 和 Deepseek-R1 两个 660b 模型外，还通过输出蒸馏了 6 个小模型开源给社区，其中 32b 和 70b 模型在多项能力上可对标 OpenAI o1-mini，降低了 AI 应用门槛，赋能开源社区发展。

应用成本较低

训练成本低：预训练费用只有 557.6 万美元，在 2048 块英伟达 H800 GPU 集群上运行 55 天完成，仅是 OpenAI GPT-4o 模型训练成本的不到十分之一。
API 定价低：Deepseek R1 服务对每百万输入 token 收取 0.55 美元，对每百万输出 token 收取 2.19 美元 / 百万，而 OpenAI 最新版 o1 模型的相应收费分别为 15 美元 / 百万和 60 美元 / 百万。

对于大家来说，性能和开源最为重要，没了性能，大家的工作效率大大降低；模型开源了，这样对于大众来讲可以做的工作范围就可以无限延伸了

如何更便捷的使用Deepseek R1？

这里我推荐一个平台蓝耘云智算，平台可以一键启动Deepseek应用，无需自己部署，是不是十分的便捷呢~
只需在应用市场找到对应模型，部署即可
在这里插入图片描述
当然我这里已经有了，我们选择开机

等待片刻，我们选择快速启动应用
在这里插入图片描述

案例演示

我在网上找了一个情感分析的NLP小案例

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
from datasets import load_dataset
from tqdm import tqdm  # 导入 tqdm 库# 1. 加载预训练模型和tokenizer
model_name = "bert-base-chinese"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)# 2. 加载数据集 (例如：IMDB情感分类数据集)
dataset = load_dataset("imdb")# 3. 数据预处理：将文本转换为token
def tokenize_function(examples):return tokenizer(examples['text'], padding='max_length', truncation=True)# 应用tokenizer到训练和测试集
tokenized_datasets = dataset.map(tokenize_function, batched=True)# 4. 准备训练和验证数据集
train_dataset = tokenized_datasets["train"]
test_dataset = tokenized_datasets["test"]# 5. 设置训练参数
training_args = TrainingArguments(output_dir="./results",  # 输出目录evaluation_strategy="epoch",  # 每个epoch后评估learning_rate=2e-5,  # 学习率per_device_train_batch_size=16,  # 每个设备的训练批次大小per_device_eval_batch_size=64,  # 每个设备的评估批次大小num_train_epochs=3,  # 训练轮数weight_decay=0.01,  # 权重衰减logging_dir='./logs',  # 用于存储日志的目录logging_steps=10,  # 每10步记录一次日志load_best_model_at_end=True,  # 训练完后，加载最佳模型metric_for_best_model='accuracy',  # 根据准确率选择最佳模型
)# 6. 初始化Trainer对象
trainer = Trainer(model=model,  # 预训练模型args=training_args,  # 训练参数train_dataset=train_dataset,  # 训练数据集eval_dataset=test_dataset,  # 验证数据集
)# 7. 训练模型并添加进度条
# 使用 tqdm 包装训练过程
for epoch in range(training_args.num_train_epochs):print(f"\nTraining Epoch {epoch + 1}/{training_args.num_train_epochs}...")# 使用 tqdm 显示训练进度progress_bar = tqdm(range(len(train_dataset)), desc="Training", unit="batch")for batch in progress_bar:trainer.training_step(batch)progress_bar.update(1)# 8. 在测试集上评估模型并显示进度条
print("\nEvaluating model...")
progress_bar = tqdm(range(len(test_dataset)), desc="Evaluating", unit="batch")
for batch in progress_bar:trainer.evaluate(batch)progress_bar.update(1)# 9. 输出评估结果
results = trainer.evaluate()
print("\nEvaluation Results:", results)

接下来我们使用Deepseek进行优化
问：帮我修改优化上述代码，并给我生成修改后的代码
答：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, TrainingArguments, Trainer
from datasets import load_dataset
from tqdm import tqdm# 1. 加载预训练模型和tokenizer
model_name = "bert-base-chinese"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)# 2. 加载数据集 (例如：IMDB情感分类数据集)
_dataset = load_dataset("imdb")# 3. 数据预处理：将文本转换为token
def tokenize_function(examples):return tokenizer(examples['text'],max_length=128,  # 设置固定最大长度（建议使用模型的常用长度，如128或256）padding='max_length',truncation=True,return_tensors='pt')# 应用tokenizer到训练和测试集
tokenized_datasets = _dataset.map(tokenize_function, batched=True)# 4. 准备训练和验证数据集
train_dataset = tokenized_datasets["train"]
test_dataset = tokenized_datasets["test"]# 5. 设置训练参数
training_args = TrainingArguments(output_dir="./results",  # 输出目录evaluation_strategy="epoch",  # 每个epoch后评估learning_rate=2e-4,  # 学习率（调整为更常见的值）per_device_train_batch_size=32,  # 训练批次大小（增加批量大小以加快训练）per_device_eval_batch_size=64,  # 评估批次大小num_train_epochs=3,  # 训练轮数weight_decay=0.01,  # 权重衰减logging_dir='./logs',  # 日志存储目录logging_steps=10,  # 每10步记录一次日志load_best_model_at_end=True,  # 训练完后加载最佳模型metric_for_best_model='accuracy'  # 根据准确率选择最佳模型
)# 6. 初始化Trainer对象
trainer = Trainer(model=model,args=training_args,train_dataset=train_dataset,eval_dataset=test_dataset
)# 7. 训练模型并添加进度条
# 使用 DataLoader 加载数据以提高效率
from torch.utils.data import DataLoadertrain_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=training_args.per_device_train_batch_size)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=training_args.per_device_eval_batch_size)for epoch in range(training_args.num_train_epochs):print(f"\nTraining Epoch {epoch + 1}/{training_args.num_train_epochs}...")# 使用 tqdm 显示训练进度progress_bar = tqdm(total=len(train_loader), desc="Training", unit="batch")for batch in train_loader:outputs = model(**batch['input_ids'])loss = outputs.losstrainer.training_step(batch, loss)progress_bar.update(1)# 8. 在测试集上评估模型并显示进度条
print("\nEvaluating model...")
progress_bar = tqdm(total=len(test_loader), desc="Evaluating", unit="batch")
for batch in test_loader:outputs = model(**batch['input_ids'])trainer.evaluate(batch)progress_bar.update(1)# 9. 输出评估结果
results = trainer.evaluate()
print("\nEvaluation Results:", results)# 10.保存最佳模型（根据metric_for_best_model）
if training_args.load_best_model_at_end:best_model = trainer.best_modelprint(f"Best model saved with accuracy: {best_model.metrics['accuracy']: .4f}")

下面是模型为我们提供的几条主要优化点：
主要优化点：

数据预处理：
设置了固定的 max_length，避免了句子过长或过短的问题。
使用 return_tensors=‘pt’ 返回适合模型输入的张量形式。
训练参数调整：
增加了 learning_rate 到 2e-4，使得学习过程更稳健。
提高了 per_device_train_batch_size 和 per_device_eval_batch_size 以加快数据处理速度。
优化了其他超参数，使其更符合一般的训练设置。
使用 DataLoader 加载数据：
使用 DataLoader 来加载训练集和测试集，提升数据加载的效率和稳定性。
评估过程改进：
在评估时保留了原始的 evaluate 方法，同时实现了自己的评估循环。
输出详细的评估结果，便于后续分析。
保存最佳模型：
根据 metric_for_best_model 参数，自动选择准确率最高的模型进行保存。
日志记录优化：
增加了对训练过程和测试过程的进度条显示，方便监控训练状态。
设置了合理的日志记录步骤和存储路径，确保重要信息不丢失。
代码结构清晰：
将关键部分（如数据加载、训练循环、评估循环）分离，便于理解和维护。

如何使用Deepseek R1辅助我们进行AI模型优化的简单步骤如上，其实就是使用文字进行引导，让模型知道你想干啥就可以了，但是有时候难免会报错这时候就要见机行事了，上述代码可以因为数据集会报错，这时候我们最好的版本或许的升级库，或者是在网上下载好数据集，然后调用本地的数据，总的来说活学活用为上上策~

当然我们也可以问问模型，现如今主流的NLP模型是什么呀？它会帮我们罗列一些，但这并不一定的最好的，但是一定不会差，这对于我们初学者是十分友好的~
在这里插入图片描述

结语

本文通过实际案例演示了如何利用 Deepseek R1 模型来优化传统 BERT 模型在情感分析任务中的表现，这极大的提高了我们工作的效率，无需为优化模型苦恼，Deepseek R1可以帮你扩宽思路；最后我将蓝耘云智算的注册链接贴出来，不想麻烦的，或者只想体验一下模型的小伙伴可以试试~
注册链接：https://cloud.lanyun.net//#/registerPage?promoterCode=0131

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Deepseek R1 的优化优势

如何更便捷的使用Deepseek R1？

案例演示

结语

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