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開源AI應用平臺DeepSeek-V3/R1-671B全參數(shù)微調指南及使用教程
DeepSeek-V3/R1-671B 全參數(shù)微調指南是什么？
DeepSeek-V3/R1-671B 全參數(shù)微調指南是一個關于 DeepSeek-V3/R1-671B 模型全參數(shù)微調的開源指南，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，并總結了訓練和部署過程中的經(jīng)驗和問題解決方案。
功能特點
全參數(shù)微調支持：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：支持將模型權重轉換為 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域任務，如醫(yī)療輔助診斷、金融分析等。
科研與技術探索：作為技術試驗平臺，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. 模型權重轉換
將訓練結果轉換為 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
