干货：中科院出品 DeepSeek-V3/R1 满血版 671B 全参数微调指南发布：本地化部署和微调的权威参考来了！

在大模型应用快速发展的背景下，如何高效地进行本地化部署，让企业和研究机构能够在自有算力环境中稳定运行和微调大模型，成为当前的技术挑战。

DeepSeek-V3/R1 671B 满血版 的全参数微调方案，正是针对这一痛点，由中国科学院自动化研究所与中科闻歌联合推出的一份 完整的开源指南（DeepSeek-671B-SFT-Guide），为有本地化部署需求的团队提供了从训练到推理的全流程方案，并总结了关键的优化策略和实践经验。

当前本地化部署的痛点

🔸 超大规模参数模型的训练与优化：DeepSeek-V3/R1 采用 671B（6710 亿）参数量，这一规模远超一般企业可直接应用的开源大模型。如何在有限的本地算力环境下高效部署和微调？如何优化计算资源使用？ 这些都是当前面临的关键问题。

🔸 并行计算的复杂度：超大规模模型的训练涉及 数据并行（DeepSpeed ZeRO）、序列并行（SP）等技术栈，如何在自有服务器或集群上快速搭建、优化并行计算策略，以达到高效推理和训练的效果，是许多技术团队的痛点。

🔸 模型稳定性与适配性：本地化部署时，不同的硬件架构（GPU/TPU）、存储IO、带宽都会对大模型的性能产生影响。如何确保 DeepSeek-V3/R1 在不同环境下高效运行，减少部署过程中的问题，是许多工程师需要解决的现实挑战。

DeepSeek-V3/R1 671B 微调指南的价值

✅ 完整代码与脚本：指南提供了 从模型训练到推理的完整代码，并涵盖 DeepSeek-V3/R1 训练逻辑的 modeling 文件（详见 ./model），基于 DeepSeek-V3 论文并结合 DeepSeek-V2 进行优化补全，让本地化部署团队能够快速复现官方训练方案。

✅ 高效分布式训练方案：支持 DeepSpeed ZeRO + 序列并行（SP） 的混合并行方案，优化本地算力使用，降低部署门槛，帮助团队在有限资源下最大化训练效率，无需昂贵的大规模超算集群。

✅ 实战经验总结：指南详细总结了在本地训练与部署过程中遇到的核心难题，并给出了优化策略，包括资源调度、显存管理、训练稳定性提升等关键点，为本地化部署团队提供直接可用的参考方案。

对于希望在企业自有服务器、本地 GPU 服务器、或私有云环境中部署 DeepSeek-V3/R1 的团队来说，这份指南无疑是当前最具实用价值的开源参考之一。

如果你正在探索 DeepSeek-V3/R1 的本地化部署路径，或希望优化现有的大模型训练流程，这份指南值得深入研究！

（项目地址和代码下载下方获取）：