可采用四种路径：一、微调DeepSeek-Coder等模型添加分类头；二、零样本提示工程；三、LoRA适配器轻量微调；四、DeepSeek-VL多模态联合分析图文情感。
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如果您希望利用 DeepSeek 模型对大量文本执行情感极性分类（如正面、负面、中性），需结合其开放权重特性与本地或云端推理能力进行适配。以下是实现该任务的具体路径：
一、使用 Hugging Face Transformers 加载 DeepSeek-Coder 或 DeepSeek-VL 微调版本
DeepSeek 官方未发布专用于情感分析的预训练文本分类头，但可基于其开源语言模型（如 DeepSeek-Coder-7B 或 DeepSeek-Llama 兼容版）添加下游分类层，并在情感标注数据集上微调。此方法依赖模型的语言理解能力与任务适配性。
1、从 Hugging Face Hub 下载已微调的 DeepSeek 情感分类模型权重，例如搜索关键词 deepseek-emotion-classifier 或使用社区上传的 checkpoint。
2、安装 transformers 4.38+ 和 torch 2.1+，确保支持 FlashAttention-2 加速。
3、加载分词器与模型：使用 AutoTokenizer.from_pretrained() 指向模型路径，并设置 trust_remote_code=True。
4、构建 Dataset 对象，将原始文本映射为 input_ids 与 attention_mask，标签编码为 0（负面）、1（中性）、2（正面）。
5、配置 Trainer 参数，启用 bf16 训练、gradient_checkpointing 和 4-bit QLoRA 以降低显存占用。
二、部署 DeepSeek-LLM 作为零样本提示分类器
不进行微调，直接利用 DeepSeek-LLM 的指令遵循能力，通过结构化提示（prompt engineering）引导其输出情感标签。适用于无标注数据或快速验证场景，依赖 prompt 设计质量与模型推理稳定性。
1、准备输入模板，例如：“请判断以下文本的情感倾向，仅输出‘正面’、‘负面’或‘中性’之一，不要解释：{text}”。
2、批量构造 prompt 列表，控制单次 batch_size ≤ 4 以避免上下文溢出（DeepSeek 支持最长 16K tokens，但情感文本通常较短）。
3、使用 pipeline(task="text-generation") 或 vLLM 进行并发推理，设置 max_new_tokens=10，temperature=0.01，top_p=0.95。
4、后处理响应：正则匹配首个出现的“正面|负面|中性”，丢弃多余字符或换行。
5、对输出结果做一致性校验，例如连续三次相同 prompt 返回不同标签时标记为 不可靠样本。
三、构建 LoRA 适配器注入原生 DeepSeek-7B 模型
在冻结 DeepSeek 主干参数前提下，仅训练低秩矩阵（LoRA）替代全量微调，显著减少显存与时间开销，同时保留模型原有知识结构，适合中等规模标注任务（10万级样本）。
1、使用 peft 库定义 LoraConfig，target_modules 设为 ["q_proj", "v_proj", "o_proj"]。
2、加载原始 deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat 权重，应用 get_peft_model() 注入适配器。
3、设计多轮对话式标注 prompt，例如将原始文本封装为用户消息：“你是一名专业情感分析师，请为以下评论打标：{review}”，并设定系统角色提示。
4、使用 SFTTrainer 进行监督微调，loss 函数采用 CrossEntropyLoss，label_smoothing=0.1。
5、导出 adapter_config.json 与 adapter_model.bin，后续推理时仅加载该轻量模块即可复用原模型。
四、使用 DeepSeek-VL 多模态接口处理带图文的混合情感标注
当文本伴随图像（如电商评论含商品图），可调用 DeepSeek-VL 系列模型联合建模图文语义，提升情感判别鲁棒性。该路径要求图像预处理与跨模态对齐能力。
1、下载 deepseek-ai/deepseek-vl-7b-chat 权重，并安装 deepseek-vl 包及 torchvision。
2、对每条样本，将图像缩放至 448×448，文本截断至 512 token，组合成 multimodal_inputs。
3、调用 model.generate() 时传入 pixel_values 与 input_ids，设置 use_cache=True 提升生成效率。
4、设定停止字符串为 “\n” 或 “”，防止模型续写无关内容。
5、提取生成结果中情感关键词，若输出含多个候选词，则取置信度最高者，阈值设为 0.65。
