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原標題：DeepSeek滿血微調秘籍開源！站在巨人肩膀打造私有模型，一手教程在此
文章來源：量子位
內容字數：4476字

DeepSeek模型低成本微調與Colossal-AI工具箱

本文介紹了如何利用Colossal-AI開源工具箱低成本微調DeepSeek-V3/R1大模型，構建高質量私有模型，提升業務競爭力。文章重點關注低成本監督微調和強化學習微調兩種方法。

1. 低成本監督微調DeepSeek-V3/R1-671B

DeepSeek-V3/R1模型擁有671億參數，其低成本微調方法借助LoRA技術，顯著降低了硬件需求。只需準備JSONL格式的數據集和BF16權重（可通過提供的腳本將FP8權重轉換），即可使用Colossal-AI提供的一鍵啟動腳本進行微調。該腳本兼容HuggingFace PEFT，并支持多種參數配置，例如學習率、最大長度、批次大小等。通過Tensorboard可監控訓練過程。LoRA優化使微調最低硬件需求降低近10倍，例如可以使用32個Ascend 910B NPU或24個H100/H800 GPU。

2. 強化學習微調蒸餾版DeepSeek

對于預算有限的用戶，Colossal-AI也提供了基于強化學習微調蒸餾版DeepSeek的方案。該方案利用GRPO算法和可驗證獎勵函數，以Qwen2.5-3B-Base模型為例進行了驗證。獎勵函數的設計根據結果的正確性和格式的正確性進行評分，并提供了相應的對話模板和腳本。實驗結果表明，即使是3B參數的小模型，平均獎勵和模型回復長度也能隨著訓練迭代逐步增長，模型展現出自我糾正的能力。

3. Colossal-AI工具箱功能

Colossal-AI工具箱是一個開源的大模型后訓練工具箱，它包含以下關鍵功能：

1. DeepSeek-V3/R1滿血671B LoRA低成本SFT微調
2. 完整的強化學習工具鏈（PPO、GRPO、DPO、SimPO等）
3. 無縫適配HuggingFace開源模型
4. 兼容多種硬件（英偉達GPU、華為昇騰NPU等）
5. 支持混合精度訓練和多種訓練加速技術
6. 靈活的訓練配置接口，支持自定義獎勵函數和損失函數
7. 靈活的并行策略配置接口，支持多種并行方式

Colossal-AI致力于幫助開發者基于開源模型，低成本快速構建私有模型，成為開發者開箱即用的最佳后訓練工具。

4. 總結

Colossal-AI的開源工具箱為低成本微調DeepSeek等大模型提供了高效便捷的解決方案，無論是監督微調還是強化學習微調，都能幫助用戶快速構建高質量的私有模型，從而提升業務競爭力。 其靈活的配置和強大的功能使其成為大模型后訓練領域的優秀工具。

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作者簡介：追蹤人工智能新趨勢，關注科技行業新突破