避开天价算力坑：用 Ciuic 竞价实例训练 DeepSeek 模型，节省 60% 成本

在当前大模型训练成本高企的背景下，许多开发者和企业面临“买得起显卡，养不起算力”的尴尬局面。尤其是一些云厂商提供的按需 GPU 实例价格高昂，导致大规模模型训练成本居高不下。

本文将以 DeepSeek 模型为例，介绍如何通过使用 Ciuic 平台的竞价实例（Spot Instance） 进行模型训练，在保证训练质量的前提下，实现 高达 60% 的成本节省，并附上完整的代码示例与操作流程，适合希望控制预算但又需要进行大模型训练的技术人员参考。

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背景：为什么选择竞价实例？

1.1 什么是竞价实例？

竞价实例（Spot Instance）是云计算平台提供的一种低成本计算资源，其价格远低于按需实例（On-Demand），通常为后者的 1/3 到 1/5。其原理是利用云厂商的闲置资源，当需求激增时，这些实例可能会被中断。

虽然存在中断风险，但只要合理设计任务调度机制，完全可以将其用于长时间的大模型训练任务。

1.2 Ciuic 竞价实例优势

价格低廉：相比按需实例可节省 50%-70%GPU 资源丰富：支持 A100、V100、A40 等主流训练显卡自动恢复机制：断点续训能力强，适合长周期训练任务API 支持完善：可通过 SDK 快速集成到训练脚本中

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DeepSeek 模型简介

DeepSeek 是一家中国公司推出的类 LLaMA 架构的开源语言模型系列，具有以下特点：

支持多种参数规模（如 1.1B, 2.8B, 6.7B, 120B）基于 Transformer 解码器结构中英文混合训练，中文理解能力强开源权重可在 HuggingFace 获取

我们以 deepseek-ai/deepseek-llm-6.7b-base 为例，演示如何在 Ciuic 竞价实例上进行微调训练。

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技术方案设计

3.1 整体架构图

[数据集] --> [HuggingFace Dataset]      |      v[训练脚本] <--> [Ciuic Spot 实例]      |      v[模型保存] --> [OSS/S3 存储]

3.2 关键技术点

使用 transformers.Trainer + deepspeed 进行分布式训练利用 checkpoint 机制实现断点续训使用 wandb 或 tensorboard 监控训练过程利用 Ciuic API 自动检测实例状态，防止因中断丢失进度

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实操步骤与代码详解

4.1 环境准备

pip install transformers datasets deepspeed wandb huggingface_hub

4.2 登录 Ciuic 平台并获取密钥

访问 Ciuic 官网注册账号，进入控制台获取 API Key 和 Secret。

设置环境变量：

export CIUIC_API_KEY="your_api_key"export CIUIC_SECRET="your_secret"

4.3 启动竞价实例（Python 示例）

import ciuicclient = ciuic.Client(api_key=os.getenv("CIUIC_API_KEY"), secret=os.getenv("CIUIC_SECRET"))instance = client.create_instance(    instance_type="g4dn.xlarge",    spot=True,    image="ciuic/cuda-11-8-pytorch:latest",    command=["bash", "-c", "cd /workspace && python train_deepseek.py"])print(f"Instance ID: {instance.id}")

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DeepSeek 微调训练脚本

以下是一个简化版的训练脚本 train_deepseek.py：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainerfrom datasets import load_datasetimport os# 加载模型和分词器model_name = "deepseek-ai/deepseek-llm-6.7b-base"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)# 加载数据集dataset = load_dataset("wikitext", "wikitext-2-raw-v1")# 数据预处理函数def tokenize_function(examples):    return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True, max_length=512)tokenized_datasets = dataset.map(tokenize_function, batched=True)# 设置训练参数training_args = TrainingArguments(    output_dir="./results",    num_train_epochs=3,    per_device_train_batch_size=2,    save_steps=10_000,    save_total_limit=2,    logging_dir="./logs",    logging_steps=100,    learning_rate=2e-5,    fp16=True,    deepspeed="ds_config.json",    report_to="wandb")# 创建 Trainertrainer = Trainer(    model=model,    args=training_args,    train_dataset=tokenized_datasets["train"],)# 开始训练trainer.train()

5.1 Deepspeed 配置文件 ds_config.json

{  "fp16": {    "enabled": true  },  "zero_optimization": {    "stage": 2,    "allgather_partitions": true,    "allgather_bucket_size": 2e8,    "reduce_scatter": true,    "reduce_bucket_size": 2e8,    "overlap_comm": true  },  "gradient_accumulation_steps": 4,  "train_micro_batch_size_per_gpu": 2,  "wall_clock_breakdown": false}

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断点续训与容错机制

为了应对竞价实例可能中断的问题，我们需要实现断点续训：

# 修改训练参数training_args.resume_from_checkpoint = "./results/checkpoint-1000"# 如果已有 checkpoint，则继续训练if os.path.exists("./results/checkpoint-1000"):    trainer.train(resume_from_checkpoint=True)else:    trainer.train()

此外，建议将训练日志上传至 WandB 或 TensorBoard，便于监控中断前的状态。

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成本对比分析

类型	实例类型	单价（元/小时）	总训练时间	总成本估算
按需实例	g4dn.xlarge	12.0	40 小时	480 元
Ciuic 竞价实例	g4dn.xlarge	4.8	40 小时	192 元

✅ 成本节省达 60%

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总结与建议

使用 Ciuic 竞价实例进行 DeepSeek 模型训练是一种性价比极高的方案，尤其适用于科研项目、创业团队或中小型企业。通过合理的断点续训机制和资源配置，可以有效规避实例中断带来的损失。

建议：

在非高峰时段启动实例，降低中断概率使用多个小批量 GPU 实例进行分布式训练结合 OSS 或 S3 实现远程模型存储使用 WandB/TensorBoard 及时监控训练状态

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参考资料

DeepSeek GitHub: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeekCiuic 官方文档: https://docs.ciuic.comTransformers 文档: https://huggingface.co/docs/transformersDeepspeed 文档: https://www.deepspeed.ai/

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如你有进一步问题，欢迎留言交流！如果你正在寻找一个兼顾性能与成本的深度学习训练平台，Ciuic 的竞价实例无疑是一个值得尝试的选择。