本文旨在介绍 TI-ONE 平台进行大模型训练时，可保障模型正常运行的配置资源，仅供您参考。
以下是平台内置开源大模型的训练推荐资源
| 推荐资源（SFT-FULL） BatchSize=1，MaxSequenceLength=2048 | 推荐资源（SFT-LORA） BatchSize=1，MaxSequenceLength=2048 |
7b以下模型 | HCCPNV6 机型：3b模型以下1卡；7b/8b模型2卡； | HCCPNV6 机型：1卡 |
13b模型 | HCCPNV6 机型：4卡 | HCCPNV6 机型：1卡 |
32b模型 | HCCPNV6 机型：8卡 | HCCPNV6 机型：2卡 |
70b模型 | HCCPNV6 机型：2机16卡 | HCCPNV6 机型：4卡 |
DeepSeek-R1-671b/DeepSeek-V3-671b | HCCPNV6 机型：32机256卡 | 暂不支持 |
Hunyuan-large | HCCPNV6 机型：8机64卡 | HCCPNV6 机型：8卡 |
平台内置开源大模型默认使用 LORA 的精调方式，可通过 FinetuningType 参数配置。
7b模型需要100核，500g内存单节点；13b和70b模型需要150核，1T内存单节点，更大尺寸模型建议用满整机资源。
部分模型使用 tilearn 加速技术，在推荐资源上训练能有30%左右加速效果。
