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使用 Novita AI 革新 DeepSeek R1 0528 微調

作者 / / GPU / 8 分鐘閱讀
使用 Novita AI 革新 DeepSeek R1 0528 微調
目錄
  1. DeepSeek R1 0528 在哪些方面表現優異？
  2. 何時該選擇微調？
  3. 微調 DeepSeek R1 0528 需要什麼？
  4. 穩定且具成本效益的選擇：Novita AI 雲端 GPU
  5. 為了效能、安全與節省成本，請選擇專用端點

如果你想在特定領域中充分釋放 DeepSeek R1 0528 的潛力，微調 是最有效的方法。儘管該模型在進階推理、數學和程式碼方面已表現出色，但微調能讓它在自然語言生成、領域專業知識或多模態任務等領域更加專精。本文將提供一份關於微調 DeepSeek R1 0528 的具體指南。

DeepSeek R1 0528 在哪些方面表現優異？

模型卡

  • 模型大小： 685B 參數
  • 開源： 是
  • 架構： 混合專家 (MoE)
  • 語言支援： 多語言（英文和中文表現出色）
  • 多模態能力： 是（文字到文字）
  • 訓練： DeepSeek R1 的最新更新利用了增加的計算資源和演算法後訓練最佳化。這顯著提升了其推理深度和推論能力。

模型效能

基準 DeepSeek R1 0528 高於
AIME 2024 91.4 所有（除 OpenAI-o3，幾乎持平）
AIME 2025 87.5 所有
GPQA Diamond 81.0 Qwen3-235B、DeepSeek-R1
LiveCodeBench 73.3 所有
Aider 71.6 Qwen3-235B、DeepSeek-R1
Humanity’s Last Exam 17.7 Qwen3-235B、DeepSeek-R1
  • 在進階數學推理和問題解決方面表現出色
  • 展現強大的程式設計和程式碼生成能力
  • 有效處理複雜邏輯和分析任務

由於 DeepSeek R1 0528 在數學、程式碼和邏輯方面已經很強大，你最好的微調方向是針對它較不擅長的領域，例如自然語言生成、領域專業知識、多模態任務，或是安全與對齊。這將使模型更具通用性，並能應用於更廣泛的場景。

何時該選擇微調？

微調是調整預訓練大型語言模型 (LLM) 以服務特定目的或資料集的過程，增強其為目標任務提供最佳結果的能力。

方面 提示工程 微調
**核心概念 ** ** 指示 **通用大腦 ** 訓練**專家大腦
成本 低（主要是時間與 Token） 高（資料與計算）
**知識 ** 使用模型的** 通用 **知識 植入你的** 專家**知識
可靠性 中等；可能不一致 高；行為已固化

請參考以下哪個情境最符合你的專案。

如果你想微調，需要滿足：

  1. 深層領域專業知識

    • 情境： 你需要模型學習你公司的私有程式碼庫、大量的產品文件，或專業領域的科學論文。這些是它在公開網路上找不到的知識。

  2. 嚴格的結構可靠性

    • 情境： 你的應用需要模型持續輸出完美的 JSON 或 XML，不能缺少欄位或多餘的對話文字。

  3. 獨特且內化的個性

    • 情境： 你希望模型採用特定的品牌語氣、虛構角色的風格，或一套深度整合的治療溝通框架。

如果你選擇提示工程，需要滿足：

  1. 執行一般任務

    • 情境： 你只需要協助撰寫電子郵件、總結文章、翻譯文字或腦力激盪想法。

  2. 快速原型設計與迭代

    • 情境： 你想快速測試新 AI 功能，但沒有時間或資源建立大量高品質的資料集。

  3. 處理多樣化的一次性任務

    • 情境： 你需要模型處理各種臨時請求，這些請求沒有固定模式。

微調 DeepSeek R1 0528 需要什麼？

**項目說明 ** ** 單價 (USD)** ** 數量 ** ** 總計 (USD)**
NVIDIA A100 80GB GPU $22,217.71 116 $2,577,251.96
伺服器節點 (雙 A100) $50,000 58 $2,900,000
高速網路 (InfiniBand) $100,000 1 $100,000
儲存 (NVMe SSD，100TB) $20,000 1 $20,000
液冷系統 $80,000 1 $80,000
電源供應與 UPS $50,000 1 $50,000
機櫃 $10,000 1 $10,000
軟體授權 (作業系統、框架) $10,000 1 $10,000
年度維護與支援 $100,000 1 $100,000
電費 (年度，每 GPU 700W) $0.15/kWh 1 $50,000
**總預估成本 ** $5,887,251.96

微調大型語言模型 (LLM) 涉及多種技術和策略，例如參數高效微調 (PEFT)、最佳化訓練參數和資料預處理。雖然這些方法有效，但通常需要大量人力和物力資源，包括專業技術團隊、強大的運算硬體和充足的時間。因此，選擇穩定且成本效益高的雲端服務供應商是更有效率的解決方案。

穩定且具成本效益的選擇：Novita AI 雲端 GPU

在生產規模部署中，在效能與成本之間取得完美平衡至關重要。Novita AI 以業界領先的定價脫穎而出，在頂級供應商中提供最實惠的專用 H100 和 H200 GPU 每小時費率——以最低成本提供最大運算力！
供應商 A100 (1 卡/小時) H100 (1 卡/小時) H200 (1 卡/小時)
Novita AI $1.6 $2.41 $2.99
Fireworks AI $2.9 $5.80 $9.99
Friendli AI $2.9 $4.90 $5.90
Deepinfra $1.5 $2.40 $3.00

部署步驟與使用指南

步驟 1：註冊帳戶

透過我們的網站建立你的 Novita AI 帳戶。註冊後，點擊左側邊欄的「Explore」區塊，查看我們的 GPU 產品，開始你的 AI 開發之旅。

Novita AI 網站截圖

立即試用 Novita AI

步驟 2：探索模板與 GPU 伺服器

選擇符合專案需求的模板，例如 PyTorch、TensorFlow 或 CUDA。接著選擇你偏好的 GPU 配置——選項包括強大的 L40S、RTX 4090 或 A100 SXM4，每種都提供不同的 VRAM、RAM 和儲存規格。

在 novita ai 上探索模板與 GPU 伺服器

步驟 3：自訂部署

透過選擇偏好的作業系統和配置選項來自訂環境，確保特定 AI 工作負載和開發需求達到最佳效能。

在 novita ai 上自訂部署

步驟 4：啟動實例

選擇「Launch Instance」開始部署。高效能的 GPU 環境將在幾分鐘內準備就緒，讓你能立即開始機器學習、渲染或運算專案。

在 novita ai 上啟動實例

為了效能、安全與節省成本，請選擇專用端點

專用端點 在 Novita AI 上提供顯著優勢，包括持續的高效能與保證吞吐量、透過隔離資源實現完整的資料隱私，以及部署自訂或微調的 Hugging Face 模型的能力。它還提供最多 8 個 GPU 的靈活擴展（企業用戶可更多）、持續工作負載的透明且可預測定價，以及 99.5% SLA 的生產級可靠性。

部署步驟與使用指南

1. 進入控制台

2. 建立新端點

  • 點擊右上角的 + New Endpoint 按鈕。

建立新端點

3. 配置端點

填寫配置表單，包含以下選項：

配置端點

  • 端點名稱： 為你的部署指定一個獨特且描述性的名稱。

  • 基礎模型： 輸入基礎模型的 Hugging Face 儲存庫名稱（僅支援 Hugging Face 模型，包括公開、私有或受限制的模型）。

  • LoRA 適配器（可選）： 新增一個或多個 Hugging Face 模型 ID，將 LoRA 適配器附加到基礎模型。

  • 實例類型： 選擇 GPU 硬體（例如 H100、H200、RTX4090）。每個用戶在所有端點最多可使用 8 個 GPU。

  • 自動擴展配置：

    • 最小副本： 設為 0 可讓端點在閒置時休眠（節省成本），或設定較高值以始終保持最小數量的活躍副本。
    • 最大副本： 設定擴展時的最大副本數量（最多 10 個）。
    • 冷卻時間： 設定縮減副本前的延遲時間（秒），避免在短暫流量下降時過早縮減。

  • 引擎配置：

    • 引擎類型： 選擇推理引擎（vLLM 或 SGLang）。
    • 引擎版本： 使用預設（最新）或指定版本。
    • 上下文長度： 可選設定最大 Token 上下文長度；若省略，則從模型配置中推導。
    • 最大執行中請求： 設定每次迭代處理的最大序列數。
    • 額外參數： 新增其他引擎參數以進行進階自訂。

完成後，點擊 Create 部署端點。

4. 端點部署狀態

端點部署狀態

建立後，端點將經歷以下狀態：

  • Sleeping： 端點閒置，不消耗運算資源（若最小副本設為 0）。
  • Pending： 部署正在初始化。
  • Rolling： 模型和基礎設施正在設定中。
  • Running： 端點已啟用，準備好處理請求。

你可以在控制台的端點頁面上監控此狀態。

5. 在 Playground 測試端點

專用端點 Playground

  • 部署完成且狀態變為 Running 後，點擊端點並開啟 Playground 標籤。
  • 在 Playground 中，你可以：
    • 向基礎模型及附加的 LoRA 適配器發送測試提示。
    • 即時比較不同適配器與基礎模型的輸出。

立即試用專用端點

6. 後續步驟

  • 多 LoRA 端點： 在單一端點上部署多個 LoRA 適配器，實現靈活的模型切換。
  • API 整合： 使用提供的 API 端點發送請求，並將模型整合到你自己的應用程式中。
  • 最佳化與擴展： 根據需求調整自動擴展、引擎配置和 GPU 配額。
  • 需要更多資源？ 若你需要超過 8 個 GPU 或需要企業級功能，請聯絡我們的銷售團隊以獲得企業解決方案。

程式碼範例（適用於 Python 使用者）

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/dedicated/v1/openai",
    api_key="<Your API Key>",
)

model = "deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528-"
stream = True  # or False
max_tokens = 512

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "you are a professional AI helper.",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Where can the example of GPU provided by novita ai be adapted?",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
)

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)

微調 DeepSeek R1 0528 能讓你充分發揮其在特定領域任務上的潛力，使其產出精確、可靠且客製化的輸出。透過利用 LoRA 適配器等高效技術，並在 Novita AI 等成本效益高的平台上部署，你可以降低費用同時實現高效能。無論你需要深層專業知識、嚴格的可靠性，還是獨特的個性，微調都能確保模型滿足你的特定需求。

常見問題

微調 DeepSeek R1 0528 的成本是多少？

建立自有基礎設施的估計成本約為 **589 萬美元 **。然而，使用 Novita AI 的雲端 GPU 能顯著降低前期成本，H100 GPU 每小時起價為 2.41 美元。

如何確保微調後的模型符合我的需求？

準備 乾淨且相關的資料集，並使用 **LoRA 適配器 ** 或 PEFT 方法 高效微調模型的特定層。這能確保高效能，同時避免過度擬合。

我可以在 Novita AI 上部署微調後的模型嗎？

可以。Novita AI 支援將微調後的模型部署為 專用端點，並提供自動擴展、多 LoRA 設定和 API 整合選項，讓你無縫整合到應用程式中。

Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供簡易的 API 來部署 AI 模型，同時也提供價格實惠且可靠的 GPU 雲端。

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