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DeepSeek-V3/R1-671B全參數(shù)微調(diào)指南及使用教程

DeepSeek-V3/R1-671B 全參數(shù)微調(diào)指南是什么?

DeepSeek-V3/R1-671B 全參數(shù)微調(diào)指南是一個關(guān)于 DeepSeek-V3/R1-671B 模型全參數(shù)微調(diào)的開源指南,由中國科學院自動化研究所和中科聞歌聯(lián)合推出。項目提供了從訓練到推理的完整代碼和腳本,并總結(jié)了訓練和部署過程中的經(jīng)驗和問題解決方案。

DeepSeek-V3/R1-671B全參數(shù)微調(diào)指南及使用教程.webp

功能特點

  • 全參數(shù)微調(diào)支持:提供從訓練到推理的完整代碼和腳本,支持數(shù)據(jù)并行和序列并行。

  • 硬件優(yōu)化:提供詳細的硬件配置建議和實驗結(jié)果,幫助高效利用計算資源。

  • 數(shù)據(jù)格式適配:支持 Openai 標準數(shù)據(jù)格式,并擴展了對 reasoning 數(shù)據(jù)的兼容。

  • 推理部署:支持將模型權(quán)重轉(zhuǎn)換為 Hugging Face 格式,并通過 vLLM 等框架進行推理部署。

DeepSeek-V3/R1-671B 全參數(shù)微調(diào)指南用途

  • 自然語言處理:適用于文本生成、機器翻譯、情感分析等任務。

  • 復雜場景推理:能夠處理長篇幅文檔和多領(lǐng)域任務,如醫(yī)療輔助診斷、金融分析等。

  • 科研與技術(shù)探索:作為技術(shù)試驗平臺,探索通用人工智能(AGI)的潛在路徑。

  • 企業(yè)級應用:可用于智能客服、文檔分析等場景,提升企業(yè)效率和決策能力。

如何使用DeepSeek-V3/R1-671B 全參數(shù)微調(diào)指南

1. 硬件配置

  • 需要 32 臺服務器,每臺配置:

  • 8 x NVIDIA H100 80GB GPU

  • 96 核 CPU

  • 2TB 內(nèi)存

  • 100TB 共享存儲

  • InfiniBand 400G 網(wǎng)絡

2. 環(huán)境配置

conda create -n ds_env python=3.10
conda activate ds_env
pip install -r requirements.txt
cp -r ./code/xtuner /path/to/env/site-packages

3. 數(shù)據(jù)準備

數(shù)據(jù)格式示例:

{
"messages": [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "用戶問題"},
{"role": "assistant", "content": "思考過程\n最終回答", "loss": true}
]
}

4. 啟動訓練

使用 pdsh 或 slurm 啟動訓練:

pdsh -R ssh -w node[0-31] 'bash ./code/scripts/sft_deepseek.sh'

5. 模型權(quán)重轉(zhuǎn)換

將訓練結(jié)果轉(zhuǎn)換為 Hugging Face 格式:

bash ./code/scripts/convert_pth_to_hf.sh

6. 推理部署

使用 vLLM 部署:

# 啟動 Ray
pdsh -R ssh -w node0 "conda activate vllm && ray start --head"
pdsh -R ssh -w node1,node2,node3 "conda activate vllm && ray start --address='node0:6379'"
# 啟動 vLLM
pdsh -R ssh -w node0 "vllm serve /path/to/model --tensor-parallel-size 8 --pipeline-parallel-size 4"

GitHub倉庫:https://github.com/ScienceOne-AI/DeepSeek-671B-SFT-Guide

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