DeepSeek训练
时间: 2025-03-01 09:56:55 浏览: 64
### DeepSeek 训练教程和资源
#### 详细介绍与快速入门指南
对于希望体验DeepSeek所带来的AI技术革新的人士而言,可以从官方提供的保姆级教程入手[^1]。该教程不仅适合初学者,同样适用于有一定开发背景的技术人员,它涵盖了详尽的操作流程以及图文并茂的指导材料,使得用户能够轻松理解并实践各项功能。
#### 成本效益分析
值得注意的是,在成本控制方面,相较于其他同类产品如Llama系列,DeepSeek展现了显著的优势。例如,V3版本仅需消耗约280万个GPU小时完成整个训练过程,总费用约为557.6万美元;这远低于某些大型预训练模型所需的数千万元级别的投入[^2]。
#### 实际操作案例分享
具体到实际应用层面,以`DeepSeek-coder`为例,当想要对其执行评估测试时,可以在项目目录结构内的特定位置创建脚本来指定参数配置。下面是一段用于启动Python代码评测任务的Shell命令片段:
```bash
LANG="python"
OUTPUT_DIR="output"
MODEL="deepseek-coder-1.3b-instruct"
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python eval_instruct.py \
--output_path "$OUTPUT_DIR/${LANG}.$MODEL.jsonl" \
--language $LANG \
--temp_dir $OUTPUT_DIR
```
上述脚本展示了如何设置环境变量来指明使用的硬件设备编号,并调用相应的Python程序来进行性能评价工作,最终将结果保存至预先定义好的文件路径下[^3]。
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