deepseek v3训练代码
时间: 2025-02-28 14:04:47 浏览: 99
### 关于 DeepSeek V3 训练代码
DeepSeek-V3 的训练涉及复杂的模型架构和大规模的数据集,其具体实现细节通常由开发团队严格控制。然而,基于已有的公开资料[^1],可以推测出该模型的训练流程主要依赖于先进的分布式计算平台和支持 FP8 数据类型的优化算法。
对于想要重现或理解 DeepSeek-V3 训练过程的研究人员来说,虽然官方并未公布完整的源码,但从技术报告中的描述可以看出,训练过程中使用了如下关键技术:
- **隐藏维度大小** 设置为 7168
- **注意力头数** 设定为 128
- **网络层数** 总共有 61 层,其中前几层采用密集连接的方式而非传统的 FFN 结构[^2]
下面是一个简化版的伪代码示例来展示如何配置这样一个大型语言模型的基础训练环境(注意这只是一个概念性的表示,并不意味着可以直接用于实际项目中):
```python
import torch
from transformers import Trainer, TrainingArguments
class CustomModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.hidden_dim = 7168
self.attention_heads = 128
self.num_layers = 61
# Define layers here based on the architecture described above.
def forward(self, input_ids=None, attention_mask=None, labels=None):
pass
model = CustomModel()
training_args = TrainingArguments(
output_dir='./results',
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=8,
gradient_accumulation_steps=4,
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset,
eval_dataset=val_dataset,
)
trainer.train()
```
此段代码展示了创建自定义模型类 `CustomModel` 来模拟具有特定参数设定的 Transformer 架构的过程。同时通过 Hugging Face 提供的 `Trainer API` 进行简单封装以便快速启动训练循环。当然,在真实场景下还需要考虑更多因素如数据加载器的设计、损失函数的选择等。
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