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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DeepSeek爆火甚至引发API低价内卷……
但是别忘了开源模型的最大好处是提供了“巨人的肩膀”啊！
微调DeepSeek-V3/R1，低成本打造高质量私有模型、提高业务竞争力，或许才是当下行业内更迫切的需求。
就在刚刚，已收获近4万GitHub StarColossal-AI发布开源大模型后训练工具箱，它包含：

• DeepSeek-V3/R1满血671B LoRA低成本SFT微调；
  
• 完整的强化学习工具链PPO、GRPO、DPO、SimPO等；
  
• 无缝适配DeepSeek系列蒸馏模型在内的HuggingFace开源模型；
  
• 兼容支持英伟达GPU、华为昇腾NPU等多种硬件；
  
• 支持混合精度训练，gradient checkpoint等训练加速降低成本；
  
• 灵活的训练配置接口，支持自定义奖励函数、损失函数等；
  
• 提供灵活的并行策略配置接口，包括数据并行、模型并行、专家并行、ZeRO和Offload等，以适应不同硬件规模。
  

开源地址：https://github.com/hpcaitech/ColossalAI
低成本监督微调满血版DeepSeek-V3/R1-671B

6710亿参数规模的DeepSeek-V3/R1低成本微调，仅需以下几步，即可快速完成。
数据集准备

该脚本接收JSONL格式的文件作为输入数据集，例如：
https://github.com/hpcaitech/ColossalAI/blob/main/applications/ColossalChat/examples/training_scripts/lora_sft_data.jsonl。
数据集的每一行应为一个聊天对话列表。例如：

[{“role”: “user”, “content”: “你好，最近怎么样？”}, {“role”: “assistant”, “content”: “我很好。今天有什么可以帮你的吗？”}]

[{“role”: “user”, “content”: “火烧赤壁 曹操为何不拨打119求救？”}, {“role”: “assistant”, “content”: “因为在三国时期，还没有电话和现代的消防系统，所以曹操无法拨打119求救。”}]

该数据格式，兼容Huggingface chat template，支持自定义system prompt，因此可灵活按需配置。
模型权重准备

为保证更好的微调效果，使用BF16权重进行微调。
如果已下载了FP8的DeepSeek-V3/R1权重，可以使用DeepSeek官方脚本https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/blob/main/inference/fp8_cast_bf16.py通过GPU将权重转换为BF16。
对于使用国产华为昇腾算力，可以下载https://gitee.com/ascend/ModelZoo-PyTorch/blob/master/MindIE/LLM/DeepSeek/DeepSeek-V2/NPU_inference/fp8_cast_bf16.py脚本转换权重。
使用方法

在准备好数据集和模型权重后，可使用Colossal-AI 提供的一键启动脚本https://github.com/hpcaitech/ColossalAI/blob/main/applications/ColossalChat/examples/training_scripts/lora_finetune.py。
该脚本与常见SFT脚本类似，且完全兼容HuggingFace PEFT，启动命令：
colossalai run —hostfile path-to-host-file —nproc_per_node 8 lora_finetune.py —pretrained path-to-DeepSeek-R1-bf16 —dataset path-to-dataset.jsonl —plugin moe —lr 2e-5 —max_length 256 -g —ep 8 —pp 3 —batch_size 24 —lora_rank 8 —lora_alpha 16 —num_epochs 2 —warmup_steps 8 —tensorboard_dir logs —save_dir DeepSeek-R1-bf16-lora

• 1.
  

有关每个参数的更多详细信息，可以运行python lora_finetune.py—help查看。该脚本可通过tensorboard记录学习率、loss、grad norm信息，方便对训练进行监控。
使用LoRA优化硬件资源消耗

通过使用LoRA等优化，示例命令已将SFT DeepSeek-V3/R1-671B最低硬件要求降低近10倍，可使用32个Ascend 910B NPU 64GB（使用 ep=8,pp=4）或24个H100/H800 GPU（使用 ep=8,pp=3）。如果你通过—zero_cpu_offload启用CPU offload，硬件要求可以进一步降低，但会损失一定的训练速度。
如下图验证，在SFT DeepSeek V3/R1 671B时，Loss 可以顺利降低。

对于资金充裕的开发团队，也可以使用上述脚本，将并行度高效扩展至数百及数千卡，快速完成DeepSeek-V3/R1-671B全参微调或并行加速。
对于预算有限，又想借助强化学习构建自己的类DeepSeek-R1模型， Colossal-AI也提供了解决方案，并利用小模型对算法进行了验证。
通过强化学习微调蒸馏版DeepSeek

Colossal-AI团队验证并实现了DeepSeek论文中的GRPO算法及verifiable reward，使用Qwen2.5-3B-Base模型进行了实验。其中，奖励的设计如下：

• 奖励=0，如果格式是正确的；
  
• 奖励=1， 如果格式是正确的但是结果是错误的；
  
• 奖励=10，如果格式与结果都是正确的。
  

Colossal-AI团队以Qwen2.5-3B-Base模型为例，提供了用于验证GRPO的对话模板及设定
（https://github.com/hpcaitech/ColossalAI/blob/main/applications/ColossalChat/conversation_template/Qwen_Qwen2.5-3B.json），通过配置以下bash 文件，即可一键启动：
https://github.com/hpcaitech/ColossalAI/blob/main/applications/ColossalChat/examples/training_scripts/train_grpo.sh
同时，在GRPO章节，Colossal-AI团队还提供了验证过程中的部分发现及各种参数的详细描述，可供参考。
代码中设计了可灵活配置奖励函数的模板，因此，用户可根据自己的具体情况设计自己的奖励函数体系。
由下图可以看到，即使是3B的模型，平均奖励与模型回复长度随着时间逐步增长。


随着训练的进行，我们可以看到一些有意思的例子。例如随着训练迭代，模型开始了自我纠正：

Colossal-AI：最佳后训练工具箱

Colossal-AI在深耕大模型预训练降本增效的基础上，致力于进一步成为开发者开箱即用的最佳后训练工具，帮助用户基于开源模型，低成本快速构建私有模型。
开源地址：https://github.com/hpcaitech/ColossalAI