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腾讯云 TI 平台已内置了全系列 DeepSeek 模型，包含满血版 V3 和 R1 模型，以及基于 DeepSeek-R1 蒸馏后的六个小模型。您可以在平台任务式建模模块单击新建任务，在训练镜像中选择内置大模型，即可一键发起全系列 DeepSeek 模型精调。
本文将介绍如何使用 TI 平台来完成 DeepSeek-R1-671B 模型的有监督精调，本实践的总体步骤如下：
步骤一：上传数据集
步骤二：启动精调任务
步骤三：模型转换
步骤四：部署服务
步骤五：验证推理结果
本实践的结果是您将通过微调改变模型的自我认知，如下图所示：
下文简称 DeepSeek-R1-671B 模型为R1模型。
前置准备条件
算力和存储资源准备
1. R1模型精调需要使用 GPU 算力资源，推荐机型为 HCCPNV6 机型。本文以对模型做全参 SFT 精调为例，需要最少 32 台 HCCPNV6 机型算力资源。因此在实践开始前，建议纳管至少32台8卡 HCCPNV6 机型，该模式下需要您提前购买好 CVM 机器并添加至 TI 平台资源组，详细操作步骤请参考资源组管理。
2. 模型精调过程中，数据集和模型 CheckPoint 存储都依赖 CFS，请前往 CFS 控制台开通 CFS。由于 R1 模型文件非常大，为保证训练保存 checkpoint 及后续使用模型部署推理服务和启动评测的速度，推荐使用 Turbo 系列存储，CFS 实例区别详见存储类型及规格；另外，请注意保证购买的 CFS 实例与上述算力资源机器的网络互通，详细操作请参考各场景使用 CFS 文件系统的指引文档。
物料准备
模型、镜像和训练代码
本文用于精调的R1模型实践涉及的模型、镜像、代码等均平台内置，您无须额外下载。
数据集
本文精调的示例场景为针对模型的自我认知进行精调，用于精调的数据集下载地址如下：
详细步骤
步骤一：上传数据集
说明：目前 TI-ONE 平台不支持在控制台直接进行数据上传操作，为了解决此问题，需要创建一个运维开发机以挂载 CFS 并使用开发机服务进行上传或下载大模型、训练代码等文件。
镜像：选择任意内置镜像即可，本开发机实例仅用于下载数据集。
机器来源：选择从 TIONE平台购买按量计费模式，若您需要从 CVM 机器中选择或包年包月，请参考资源组管理管理您的机器资源。
计费模式：选择按量计费或包年包月均可，平台支持的计费规则请您查看 计费概述。
存储配置：选择 CFS 文件系统，名称为上文前置要求中申请配置好的 CFS，路径默认为根目录 /，用于指定训练数据保存路径。
其它设置：默认不需要填写
最终开发机配置如下：
将前文已下载好的数据集上传至开发机中。
步骤二：启动精调任务
1. 进入训练工坊 > 任务式建模，单击新建任务，填写任务配置信息：
任务名称：输入您的自定义任务名称。
训练镜像：选择内置大模型/DeepSeek系列模型/DeepSeek-R1-671B。
机器来源：选择从CVM机器中选择。
资源组：选择32台节点所在的资源组。
资源申请：选择单节点的 GPU、CPU、内存资源尽量用满（HCCPNV6 机型单节点整机可用CPU380核，内存2214GB，若整机为空闲状态，推荐填写整机资源CPU380核，内存2214GB），如下图所示。
标签：可根据实际情况填写，本实践不涉及。
描述：可根据实际情况填写，本实践不涉及。
CLS 日志投递：默认关闭。
自动重启：默认关闭。
存储路径设置：本页面重点参数配置如下：
存储路径设置：默认选中“CFS”（目前大模型精调的平台内置代码、平台内置数据和平台内置模型仅支持 CFS ）。
选择存储路径
第一行 “平台CFS”：系统默认为您配置了精调该大模型的配套训练代码。
第二行 “平台CFS”：
系统默认为您配置了一份精调该大模型的示例数据；
本案例使用自定义业务数据精调该大模型，可删除此行，并在底部添加一行，选择用途为 用户自有数据 ，选择您的数据集所在的CFS和对应源路径，这里假设您的数据集所在路径为<您的CFS_id>/dataset。
第三行 “平台CFS”：系统默认为您配置了平台内置模型（由于 R1 模型尺寸非常大，直接从平台默认共享存储拉取时间较慢，为了加速模型拉取，建议您通过销售或售前架构师联系 TI 平台团队为您提供手动缓存加速支持）。
第四行 “用户CFS”：此处需选择您的训练输出所在的CFS 文件系统和对应源路径，这里假设您选择的输出路径为<您的CFS_id>/output。
代码包：无需选择（大模型精调场景中您无需选择代码包）。
启动命令：系统默认填充您无需修改（用于启动大模型默认配套的训练代码）。
训练输出：无需选择。
调优参数：为系统默认填充，本案例中填写的超参如下。实际精调场景中，可根据训练数据量来调整 train_iters， warmup_iters，seq_len，pad_len等参数。
{"batch_size": "1","global_batch_size": "128","lr": "7e-6","min_lr": "7e-7","seq_len": "1024","pad_len": "1024","precision": "bf16","save_interval": "200","train_iters": "10","warmup_iters": "1","sft": "true","sft_packing": "false","tp_size": "1","pp_size": "8","cp_size": "1","ep_size": "32","enable_sp": "true","enable_do": "true","enable_fl": "false","ac": "full","optimizer_offload": "false"}
完整的超参说明如下：
超参说明：
batch_size: 一次迭代一个数据并行内的样本数
global_batch_size: 一次迭代多个数据并行的总样本数
lr: 学习率
min_lr: 最小学习率
seq_len: 序列长度
pad_len: Padding长度
precision: 训练精度: fp16, bf16, fp8
save_interval: 保存ckpt的间隔
train_iters: 训练迭代步数
warmup_iters: 预热迭代步数
sft: 是否执行微调训练: true, false
sft_packing: SFT 时是否开启数据 packing
tp_size: 模型并行度，当前只能设置为1
pp_size: 流水并行度
cp_size: 上下文并行度
ep_size: 专家并行度
enable_sp: 是否使用序列并行: true, false
enable_do: 是否使用Megatron版Zero-1降显存优化器: true, false
enable_fl: 是否优先使用Flash Attention: true, false
ac: 激活检查点模式: sel, full, offload, false
optimizer_offload: 是否启用Offload optimizer: false, static, auto
2. 任务配置完成后，单击确定即可返回任务列表，您可以在此页面查看模型训练进度、训练日志、监控训练资源消耗和训练指标收敛情况等信息。
3. 训练任务运行过程中，可单击任务名称，进入日志 Tab 页，开始观察训练状态，训练任务启动后会有以下几个阶段：
数据预处理：第一个节点（节点下拉选择 master-0）会打印数据预处理的信息：
开始训练：最后一个节点（"节点"下拉框选择 worker-30 节点）会打印训练迭代步数、learning rate、lm loss 等信息，这里默认每 1 步打印一次训练信息日志：
单击 Tensorboard，可查看训练指标监控。
训练完成后，模型即自动保存在训练配置的输出CFS路径中。
步骤三：模型转换
说明：
仅精调满血版V3/R1模型需要进行模型转换步骤，精调其他模型（例如 R1 Distill 系列模型）不需要进行模型转换，训练后的模型可以直接进行评测或者推理。
由于 TI 平台针对 R1 模型使用基于 Megatron-LM 的训练框架，其保存的 CheckPoint 格式为非 huggingface 格式，因此在进行模型推理前，需要先对模型进行格式转换。为了简化用户操作，平台将模型格式转换步骤集成到了任务式建模内置训练代码中，您只需要复制精调训练任务，修改部分参数即可完成模型转换。具体步骤如下：
1. 复制精调训练任务，修改节点数为 1，修改启动命令中的 MODE 变量为 "mg2hf"：
2. 其他参数设置不变，单击确定运行任务，任务会将对应精调训练任务最后输出的模型转换为 huggingface 格式，保存到原始 checkpoint 目录同级目录下，以 _hf 后缀命名。如果 cfs 为 turbo 类型，预计模型转换时间为 1 小时。
步骤四：部署服务
服务名称可以自定义，其中部署方式选择多机分布式部署模型；模型来源选择 CFS，并选中模型存储的 CFS 实例，路径选择 CFS 中模型转换后的 hf 格式模型目录，运行环境选择内置的 LLM / sglang 镜像，资源配置使用2机16卡 HCCPNV6 机型，同时为了加速启动，添加环境变量 ENABLE_TORCH_COMPILE=0，如下图所示。
步骤五：验证推理结果
服务部署成功后，可进入在线体验页面进行模型对话。通过对话，可发现模型的自我认知已发生改变。
注意：本实践重在提升 R1 的自我认知，如需提升其他通用能力，需要合理筛选、清洗和配比微调数据集。考虑到 R1 本身能力较强，如何通过精调提升其通用能力，具有一定门槛和挑战。欢迎广大算法工程师使用腾讯云 TI 平台持续进行探索和实践。
