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本篇文章介绍了如何使用 LoRA（Low-Rank Adaptation） 技术对 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 进行轻量级微调，从而高效适配特定任务。我们详细解析了 模型加载、数据预处理、LoRA 适配、训练配置及推理评估 的完整流程，并提供了代码示例。通过 LoRA，我们可以 在较低计算资源下快速微调大规模视觉-语言模型（VLMs），使其更适用于特定领域任务。对于希望优化 Qw

这篇博客详细介绍了如何在Windows系统上本地部署DeepSeek R1模型，并使用Open WebUI进行可视化交互。文章涵盖了必要工具的安装，如Ollama和Docker，配置模型权重下载路径，下载DeepSeek R1模型，并通过WebUI进行模型测试和交互。适合希望在本地环境中运行DeepSeek R1的用户，帮助顺利完成部署过程。

很多人在使用 Hugging Face 下载模型时，会遇到以下问题：下载速度极慢，甚至直接失败；下载下来的模型文件层层嵌套，管理非常麻烦。如上图所示，传统方式常常因为网络问题导致下载失败或非常缓慢。为了解决这个问题，可以通过替换下载源，并使用 huggingface-cli 工具来实现更快、更稳定的模型下载方式。我们可以采用以下命令来加速并优化模型下载过程。

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