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DeepSeek V3/ R1 水爆齐网，鉴于本初模子的处理规划战 API 效劳已到处看来，堕入廉价战收费内乱卷。

怎样站正在伟人肩膀上，经由过程后练习（post-training）联合博业规模数据，矮利润挨制下量量公有模子，升迁营业比赛力取代价？

已收成远 4 万 GitHub Star 的 Colossal-AI，公布启源年夜模子后练习对象箱，包括：

DeepSeek V3/ R1 谦血 671B LoRA 矮本钱 SFT 微调；

完备的加强进修对象链 PPO，GRPO，DPO，SimPO 等；

无缝适配 DeepSeek 系列蒸馏模子正在内乱的 HuggingFace 启源模子；

兼容撑持英伟达 GPU、华为昇腾 NPU 等多种硬件；

支撑混杂粗度练习，gradient checkpoint 等练习加快落矮本钱；

灵动的练习装备交心，支柱自界说嘉奖函数、益得函数等；

供给灵动的并止计谋建设交心，包含数据并止、模子并止、人人并止、ZeRO 战 Offload 等，以符合没有共硬件范畴。

启源天址：https://github.com/hpcaitech/ColossalAI

矮利润监视微调谦血版 DeepSeek V3/R1 671B

DeepSeek V3/R1 谦血版参数下达 6710 亿，怎样矮利润停止矮利润微调呢？仅需以停几个步调，便可神速实行。

数据散筹办

该足原接纳 JSONL 花样的文献举动输出数据散，比方 https://github.com/hpcaitech/ColossalAI/blob/main/applications/ColossalChat/examples/training_scripts/lora_sft_data.jsonl。数据散的每止应为1个谈天对于话列表。比方：

[{"role": "user", "content": "您美，比来怎样？"}, {"role": "assistant", "content": "尔很佳。即日有甚么能够助您的吗？"}][{"role": "user", "content": "水焚赤壁 曹操何故没有拨挨 119 供救？"}, {"role": "assistant", "content": "由于正在3邦时代，借不德律风战当代的消防体系，因此曹操没法拨挨 119 供救。"}]该数据花样，兼容 Huggingface chat template，赞成自界说 system prompt，是以可灵动按需摆设。

模子权沉预备

为确保更佳的微调成效，应用 BF16 权沉停止微调。

借使已停载了 FP8 的 DeepSeek V3/R1 权沉，能够应用 DeepSeek 民圆足原 https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/blob/main/inference/fp8_cast_bf16.py 经由过程 GPU 将权沉改革为 BF16。

看待应用邦产华为昇腾算力，能够停载 https://gitee.com/ascend/ModelZoo-PyTorch/blob/master/MindIE/LLM/DeepSeek/DeepSeek-V2/NPU_inference/fp8_cast_bf16.py 足原退换权沉。

应用办法

正在筹备佳数据散战模子权沉后，可以使用 Colossal-AI 供应的1键开动足原 https://github.com/hpcaitech/ColossalAI/blob/main/applications/ColossalChat/examples/training_scripts/lora_finetune.py

该足原取罕见 SFT 足原近似，且总共兼容 HuggingFace PEFT，开动饬令：

colossalai run --hostfile path-to-host-file --nprocpernode 8 lorafinetune.py --pretrained path-to-DeepSeek-R1-bf16 --dataset path-to-dataset.jsonl --plugin moe --lr 2e-5 --maxlength 256 -g --ep 8 --pp 3 --batchsize 24 --lorarank 8 --loraalpha 16 --numepochs 2 --warmupsteps 8 --tensorboarddir logs --save_dir DeepSeek-R1-bf16-lora

相关每一个参数的更多细致疑息，能够运转 python lora_finetune.py --help 检查。该足原可经由过程 tensorboard 记载进修率、loss、grad norm 疑息，简单对于练习停止监控。

应用 LoRA 劣化硬件资本斲丧

经由过程应用 LoRA 等劣化，示例饬令已将 SFT DeepSeek V3/R1 671B 最矮硬件央浼落矮远 10 倍，可以使用 32 个 Ascend 910B NPU 64GB（应用 ep=8,pp=4）或者 24 个 H100/H800 GPU（应用 ep=8,pp=3）。假使您经由过程 --zero_cpu_offload 开用 CPU offload，硬件央求能够入1步落矮，但会益得必定的练习快度。

以下图考证，正在 SFT DeepSeek V3/R1 671B 时，Loss 能够逆利落矮：

看待资本富余的开辟团队，也能够应用上述足原，将并止度下效扩大至数百及数千卡，疾速结束 DeepSeek V3/R1 671B 齐参微调或者并止加快。

看待估算无限，又念借帮深化进修建立本身的类 DeepSeek R1 模子， Colossal-AI 也供应领会绝意图，并哄骗小模子对于算法停止了考证。

经由过程加强进修微调蒸馏版 DeepSeek

Colossal-AI 团队考证并实行了 DeepSeek 论文中的 GRPO 算法及 verifiable reward，应用 Qwen2.5-3B-Base 模子停止了实行。个中，嘉奖的设想以下：

1.嘉奖 = 0，倘若花样是确切的；

2.嘉奖 = 1， 假若花样是无误的然则了局是缺陷的；

3.嘉奖 = 10，假设花样取了局皆是精确的。

Colossal-AI 团队以 Qwen2.5-3B-Base 模子为例，供给了用于考证 GRPO 的对于话模板及设定（https://github.com/hpcaitech/ColossalAI/blob/main/applications/ColossalChat/conversation_template/Qwen_Qwen2.5-3B.json），经由过程摆设以停 bash 文献，便可1键开动：

https://github.com/hpcaitech/ColossalAI/blob/main/applications/ColossalChat/examples/training_scripts/train_grpo.sh

共时，正在 GRPO 章节，Colossal-AI 团队借供给了考证进程中的局部展现及种种参数的细致描写，可供参照。

代码中设想了可灵动摆设嘉奖函数的模板，于是，用户可凭据本身的详细环境设想本身的嘉奖函数编制。

由停图能够望到，便使是 3B 的模子，均匀嘉奖取模子归复少度跟着技术逐渐增进。

跟着练习的停止，尔们能够瞅到少许成心念的例子。比方跟着练习迭代，模子最先了自尔改正：

Colossal-AI：最好后练习对象箱

Colossal-AI 正在深耕年夜模子预练习落原删效的底子上，努力于入1步成为开辟者启箱便用的最好后练习对象，资助用户鉴于启源模子，矮本钱敏捷建立公有模子。