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1 DeepSeek API 调用

1.1 DeepSeek官网的API

https://platform.deepseek.com/usage
api现已支持充值

1.2 其他平台的API

1.3 阿里云百炼

https://bailian.console.aliyun.com/detail/deepseek-r1#/prompt-manage

请根据以下信息编写一段直播带货的剧本，重点在于清晰阐述$product的核心卖点，并通过场景化介绍展示其如何针对性地解决目标买家的痛点需求。产品名称：${product}，目标用户群体：$buye{r}_{p}rofile，主要功能/特点：${features}，优惠活动：$discount,预期直播时长：${duration}分钟， 其他信息：${other_info}。在剧本中，请务必包含产品的实际演示环节和解答常见问题的部分，以增加观众的信任度和购买意愿。

阿里的prompt工程

模型微调不支持deepseek

阿里的DeepSeek API调用结果

1.4 腾讯云

https://console.cloud.tencent.com/lkeap/api
腾讯云更关注数据库等产品
唯一和文案有关的产品如下

腾讯云的DeepSeek API调用结果

1.5 火山引擎

火山引擎的DeepSeek API调用结果

https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/autope/workbench/ta-20250219083117-2432o?revisionId=prv-20250219083151-8A6z8

火山的prompt工程

2 DeepSeek微调

​为什么需要微调DeepSeek模型？
​    领域适配性：预训练模型虽泛用性强，但难以精准应对医疗、金融等专业领域需求。
​    性能提升：微调可使模型输出更符合特定任务风格（模型回答时间缩短35%）。
​    资源效率：相比全量训练，LORA等高效微调技术可节省90%显存

2.1 开源项目， 671B参数+Lora全量微调

DeepSeek 671B BF16 Lora
https://github.com/hpcaitech/ColossalAI/blob/main/applications/ColossalChat/examples/training_scripts/lora_finetune.py
硬件配置： 24 个 H100 GPU

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1
DeepSeek官方开源参数

2.2 官方7B微调

DeepSeek 7B LLM
https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base

BaseModel: Qwen2.5-Math-7B
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

BaseModel: Qwen2.5-14B
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

2.3 四步完成高效微调（附代码）​

2.3.1 ​模型加载与量化

# 4-bit量化加载（网页7核心代码）  
bnb_config = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16)  
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-r1", quantization_config=bnb_config)  

2.3.2 ​​LORA参数配置

关键模块选择：q_proj和v_proj对推理性能影响显著

2.3.3 ​​训练策略优化

梯度累积（Gradient Accumulation）解决小批量训练不稳定问题
混合精度（FP16）加速训练速度

2.3.4 ​​​分布式微调技巧

使用Llama-Factory实现多GPU并行

2.3.5 三大核心技巧与避坑指南

​技巧1：数据增强
添加噪声数据提升鲁棒性（如医疗问答中引入20%干扰项）。

​技巧2：渐进式学习率
初始3e-4，每10k步衰减10%。

​避坑点：
避免过拟合：早停法（Early Stopping）结合验证集监控。
显存溢出对策：gradient_checkpointing

总结
DeepSeek微调技术通过领域适配与参数优化，显著提升模型实用价值。关键成功要素包括：​高质量数据集设计​（如思维链构建）、高效微调方法选择​（LORA+量化），以及分布式训练方案应对超大模型。未来趋势指向自动化微调（Auto-SFT）与多模态适配扩展

后续我会出消费级GPU上实现deepseek微调的完整代码