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。
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。
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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。
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：
训练代码示例
以下是一个训练 DeepSeek 的基础脚本 demo，可作为 执行：
运行脚本时可设置入口命令为：
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 的基础模型，然后换成你自己的训练数据即可。
Q1：训练中断了怎么办？
Q2：怎么调整超参数比较高效？
Q3：训练好的模型怎么部署？
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。
未来我们可以在此基础上探索：
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