DeepSeek 云端训练全流程实录：TI One 新手也能轻松上手_deepseek 云端训练全流程实录:ti one 新手也能轻松上手-优快云博客

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网罗开发 （小红书、快手、视频号同名）

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图书作者：《SwiftUI 入门，进阶与实战》
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文章目录

摘要

想快速上手大模型训练，但又对平台操作一头雾水？这篇文章将带你从 0 开始配置、训练并微调 DeepSeek 模型，全程基于腾讯云 TI One 平台进行实操。不但有详细的步骤讲解，还有实用代码 Demo 帮你跑通训练链路，让云端训练变得不再神秘。

引言

我们在做 NLP 或大模型落地项目时，经常会遇到本地算力跟不上、训练时间太长、资源配置困难等问题。这个时候，云端训练平台就是我们的好帮手。

TI One 是腾讯云推出的一体化 AI 训练平台，它整合了数据管理、任务调度、资源调配和模型服务，让开发者可以更轻松地训练和部署大模型。而 DeepSeek 模型，作为一个在代码生成和语言理解领域表现不俗的大语言模型，也已经开源并支持多种训练方式。

这篇文章就以一个“从零开始”的场景出发，带大家一起体验：如何在 TI One 上配置、训练并微调 DeepSeek 模型。

账号和资源

注册并登录腾讯云账号

直接访问腾讯云官网，注册并实名认证。

申请 TI One 平台权限

在 TI One 平台页面开通使用权限。新用户通常会有免费试用额度，可以直接申请试用资源包。

上传训练数据

将本地的数据集上传到 COS（对象存储），并记录下访问路径，后续训练配置会用到。

任务配置与启动

创建训练任务

进入 TI One 控制台，新建训练任务，选择“自定义训练”模板。

核心参数配置如下：

镜像地址：使用官方 PyTorch 镜像或自己构建的镜像（推荐基于 pytorch:2.1.0）
启动命令：调用 deepseek 库进行训练
资源规格：选择 1–2 块 A100（或 V100）显卡配置
数据挂载：挂载 COS 中的数据集路径

训练代码示例

以下是一个训练 DeepSeek 的基础脚本 demo，可作为 train.py 执行：

from deepseek import Trainer, Model, Dataset

# 假设我们有一个代码生成任务
model = Model.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b")

dataset = Dataset.load_from_cos("cos://your-bucket-name/path-to-data/")

trainer = Trainer(
    model=model,
    train_dataset=dataset["train"],
    eval_dataset=dataset["eval"],
    output_dir="/cos/output/model",
    per_device_train_batch_size=4,
    per_device_eval_batch_size=4,
    learning_rate=2e-5,
    num_train_epochs=3,
    logging_steps=50,
    save_steps=500
)

trainer.train()

运行脚本时可设置入口命令为：

python3 train.py

模型微调实战

为什么要微调？

DeepSeek 虽然开源模型能力不错，但很多时候我们要针对自己行业的数据进行细化，比如法律文书生成、医疗问答、企业代码补全等，微调是提升精度和贴合度的关键一步。

如何实现微调？

只需将预训练模型作为 from_pretrained 的基础模型，然后换成你自己的训练数据即可。

model = Model.from_pretrained("/cos/output/model")  # 使用上次训练结果
# 继续用新数据训练

训练过程中常见问题 QA

Q1：训练中断了怎么办？

检查日志信息，是否是资源用完或者数据路径出错；
可开启断点续训功能（使用 checkpoint）；

Q2：怎么调整超参数比较高效？

建议使用 TI One 的超参搜索功能；
或者在 Notebook 模式下先进行小样本试训，快速迭代调参。

Q3：训练好的模型怎么部署？

可以导出模型权重，上传到 HAI 平台做在线推理；
或者封装成 Flask + TorchServe 形式提供 API 接口。

总结

这篇文章介绍了如何基于腾讯云 TI One 平台训练和微调 DeepSeek 模型。从环境配置、代码执行到模型优化，整个过程几乎是“低门槛 + 高效率”的体验。对于希望快速落地大语言模型能力的开发者来说，TI One 不失为一个值得尝试的平台。

未来展望

未来我们可以在此基础上探索：

DeepSeek 多模态模型的微调方法；
联合 HAI 平台完成 API 部署；
基于私有数据构建更贴近业务场景的大模型。