最佳后訓(xùn)練工具來了。

原標(biāo)題：DeepSeek V3+R1滿血微調(diào)工具上線！一鍵啟動，硬件要求降10倍
文章來源：機器之心
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：4549字

基于Colossal-AI低成本打造高質(zhì)量私有DeepSeek模型

DeepSeek V3/R1模型的爆火引發(fā)了低價甚至免費的內(nèi)卷競爭。本文介紹如何利用Colossal-AI開源大模型后訓(xùn)練工具箱，基于DeepSeek模型，結(jié)合專業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)，低成本高效地構(gòu)建高質(zhì)量私有模型，提升業(yè)務(wù)競爭力。

1. 低成本微調(diào)DeepSeek V3/R1 671B參數(shù)模型

Colossal-AI 提供了低成本監(jiān)督微調(diào) (SFT) DeepSeek V3/R1 671B 參數(shù)模型的完整解決方案。其核心在于利用LoRA技術(shù)優(yōu)化硬件資源消耗，將最低硬件要求降低近10倍。

1. 數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備： 使用JSONL格式的數(shù)據(jù)集，每行是一個對話列表，兼容HuggingFace chat template，支持自定義system prompt。

2. 模型權(quán)重準(zhǔn)備： 使用BF16權(quán)重進(jìn)行微調(diào)，可使用提供的腳本將FP8權(quán)重轉(zhuǎn)換為BF16，兼容Nvidia GPU和華為昇騰NPU。

3. 一鍵啟動腳本： 使用Colossal-AI提供的一鍵啟動腳本lora_finetune.py，該腳本支持HuggingFace PEFT，并可通過參數(shù)配置進(jìn)行靈活調(diào)整，例如學(xué)習(xí)率、批量大小、LoRA秩等。 腳本支持Tensorboard監(jiān)控訓(xùn)練過程。

4. LoRA優(yōu)化： 通過LoRA技術(shù)，極大降低了硬件資源消耗，例如可以使用32個Ascend 910B NPU 64GB或24個H100/H800 GPU進(jìn)行微調(diào)。 --zero_cpu_offload選項可進(jìn)一步降低硬件要求，但會犧牲部分訓(xùn)練速度。

2. 基于強化學(xué)習(xí)微調(diào)蒸餾版DeepSeek

對于預(yù)算有限的用戶，Colossal-AI 提供了基于強化學(xué)習(xí)微調(diào)蒸餾版DeepSeek的方案。該方案以Qwen2.5-3B-Base模型為例，驗證了GRPO算法和可驗證獎勵機制。

1. 獎勵函數(shù)設(shè)計： 獎勵函數(shù)的設(shè)計靈活可配置，用戶可根據(jù)自身需求自定義。

2. 一鍵啟動腳本： 提供一鍵啟動腳本train_grpo.sh，方便用戶快速啟動訓(xùn)練。

3. 實驗結(jié)果： 實驗結(jié)果表明，即使是3B參數(shù)的小模型，平均獎勵和模型回復(fù)長度也能隨著訓(xùn)練逐步增長，模型能夠進(jìn)行自我糾正。

3. Colossal-AI：最佳后訓(xùn)練工具箱

Colossal-AI致力于成為開發(fā)者開箱即用的最佳后訓(xùn)練工具，幫助用戶基于開源模型，低成本快速構(gòu)建私有模型，從而提升業(yè)務(wù)競爭力與價值。

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