DeepSeek满血微调秘籍开源！站在巨人肩膀打造私有模型，一手教程在此

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原标题：DeepSeek满血微调秘籍开源！站在巨人肩膀打造私有模型，一手教程在此
文章来源：量子位
内容字数：4476字

DeepSeek模型低成本微调与Colossal-AI工具箱

本文介绍了如何利用Colossal-AI开源工具箱低成本微调DeepSeek-V3/R1大模型，构建高质量私有模型，提升业务竞争力。文章重点关注低成本监督微调和强化学习微调两种方法。

1. 低成本监督微调DeepSeek-V3/R1-671B

DeepSeek-V3/R1模型拥有671亿参数，其低成本微调方法借助LoRA技术，显著降低了硬件需求。只需准备JSONL格式的数据集和BF16权重（可通过提供的脚本将FP8权重转换），即可使用Colossal-AI提供的一键启动脚本进行微调。该脚本兼容HuggingFace PEFT，并支持多种参数配置，例如学习率、最大长度、批次大小等。通过Tensorboard可监控训练过程。LoRA优化使微调最低硬件需求降低近10倍，例如可以使用32个Ascend 910B NPU或24个H100/H800 GPU。

2. 强化学习微调蒸馏版DeepSeek

对于预算有限的用户，Colossal-AI也提供了基于强化学习微调蒸馏版DeepSeek的方案。该方案利用GRPO算法和可验证奖励函数，以Qwen2.5-3B-Base模型为例进行了验证。奖励函数的设计根据结果的正确性和格式的正确性进行评分，并提供了相应的对话模板和脚本。实验结果表明，即使是3B参数的小模型，平均奖励和模型回复长度也能随着训练迭代逐步增长，模型展现出自我纠正的能力。

3. Colossal-AI工具箱功能

Colossal-AI工具箱是一个开源的大模型后训练工具箱，它包含以下关键功能：

1. DeepSeek-V3/R1满血671B LoRA低成本SFT微调
2. 完整的强化学习工具链（PPO、GRPO、DPO、SimPO等）
3. 无缝适配HuggingFace开源模型
4. 兼容多种硬件（英伟达GPU、华为昇腾NPU等）
5. 支持混合精度训练和多种训练加速技术
6. 灵活的训练配置接口，支持自定义奖励函数和损失函数
7. 灵活的并行策略配置接口，支持多种并行方式

Colossal-AI致力于帮助开发者基于开源模型，低成本快速构建私有模型，成为开发者开箱即用的最佳后训练工具。

4. 总结

Colossal-AI的开源工具箱为低成本微调DeepSeek等大模型提供了高效便捷的解决方案，无论是监督微调还是强化学习微调，都能帮助用户快速构建高质量的私有模型，从而提升业务竞争力。 其灵活的配置和强大的功能使其成为大模型后训练领域的优秀工具。

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作者简介：追踪人工智能新趋势，关注科技行业新突破