火山大模型

### 火山引擎大模型的技术文档与示例代码 火山引擎提供了一系列工具和技术来帮助开发者高效地构建和部署基于大语言模型的应用程序。以下是关于火山引擎大模型的一些关键技术点以及相关示例代码。 #### 使用 Terraform 自动化部署 DeepSeek 大模型 火山引擎推荐使用 Terraform 来编排云资源并实现 DeepSeek 模型的一键部署[^1]。这种方法可以显著简化复杂环境的配置过程，提高开发效率。以下是一个基本的 Terraform 脚本模板： ```hcl provider "volcengine" { region = "cn-beijing" } resource "volcengine_instance" "deepseek_server" { instance_type = "vcg.ssd2.large" image_id = "img-deepseek-distro" key_name = "your_key_pair" vpc_id = "vpc-your-vpc-id" subnet_id = "subnet-your-subnet-id" user_data = <<-EOF #!/bin/bash git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSpeed.git /opt/deepspeed cd /opt/deepspeed && pip install . python deploy_deepseek.py --model distro EOF } ``` 此脚本会启动一台虚拟机实例，并执行初始化命令以安装依赖项和运行 `deploy_deepseek.py` 脚本来加载预训练好的 Distilled 版本的大规模语言模型[^1]。 --- #### VolcEngineMaasChat 的快速入门指南 对于希望利用对话式 AI 构建应用程序的用户来说，VolcEngineMaasChat 是一个非常有用的选择[^2]。它不仅易于集成到现有项目中，还提供了详细的 API 文档和支持材料供参考。下面展示了一个 Python SDK 的简单例子用于调用该服务： ```python from volcengine.maas import MaasService, ChatCompletionRequest def create_chat_completion(): client = MaasService(endpoint="https://maas.volces.com", ak="YOUR_ACCESS_KEY", sk="YOUR_SECRET_KEY") request = ChatCompletionRequest( model="chatglm", messages=[{"role": "user", "content": "你好"}], max_tokens=50, temperature=0.7 ) response = client.chat(request) print(response) if __name__ == "__main__": create_chat_completion() ``` 这段代码展示了如何通过指定参数向服务器发送请求获取回复消息[^2]。 --- #### Verl 库中的强化学习训练框架 Verl 是由字节跳动推出的一个专门针对大规模自然语言处理任务设计的强化学习训练库[^3]。其中包含了多个主流算法如 Proximal Policy Optimization (PPO)，同时也支持 PyTorch 中最新的 Fully Sharded Data Parallelism(FSDP) 和 NVIDIA 提供的 Megatron-LM 并行计算架构作为后端加速选项。这里给出一段有关于自定义策略网络结构的小片段： ```python import torch.nn as nn from verl.algorithms.ppo.trainer import PPORayTrainer class CustomPolicyNetwork(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim): super(CustomPolicyNetwork, self).__init__() self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, output_dim), nn.Softmax(dim=-1) ) def forward(self, x): return self.fc(x) trainer_config = {"num_workers": 4, "use_gpu": True} ppo_trainer = PPORayTrainer(policy_model_class=CustomPolicyNetwork, config=trainer_config) ppo_trainer.train(env_creator=lambda _: YourEnvironment()) ``` 以上代码说明了怎样继承标准类来自定义自己的神经网络层组合形式以便更好地适应特定场景需求。 ---