批量训练秘籍：在 Ciuic 上同时运行 100 个 DeepSeek 实验
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在深度学习和大模型研究中，实验的并行化与自动化是提升研发效率的关键。本文将详细介绍如何利用 Ciuic 平台（一个类比于 GitHub Actions、GitLab CI 或自建调度系统的平台）实现对 DeepSeek 模型进行大规模批量训练任务管理，包括环境配置、脚本编写、任务分发与结果汇总等内容。
我们将以实际代码为例，展示如何在一个 Ciuic Pipeline 中同时运行 100 个 DeepSeek 的微调实验，每个实验具有不同的超参数组合，适用于 A/B 测试、超参搜索等场景。
背景介绍
什么是 Ciuic？
Ciuic 是一个假设性的持续集成/部署平台，功能类似于 GitLab CI、GitHub Actions 或 Jenkins。它支持通过 .ciuic.yml 配置文件定义流水线任务，并支持并行执行多个作业（jobs）。我们在此基础上构建一个用于批量运行 DeepSeek 模型训练实验的系统。
为什么需要批量运行 DeepSeek 实验？
A/B 测试：测试不同 prompt、loss 函数、数据增强策略的效果。超参数搜索：网格搜索或随机搜索最佳 learning rate、batch size 等。多版本对比：比较不同模型结构、预训练权重的表现差异。资源最大化利用：充分利用 GPU 资源，提高训练吞吐量。准备工作
2.1 环境要求
Python >= 3.10PyTorch >= 2.0Transformers 库DeepSeek 官方模型（需授权访问）CUDA 支持（建议使用 NVIDIA GPU）2.2 安装依赖
pip install torch transformers accelerate datasets wandb注意：DeepSeek 模型可能需要从官方 HuggingFace 组织仓库加载，如
deepseek-ai/deepseek-7b-base，请确保你有相应权限。
项目结构设计
为了支持批量运行，我们需要将实验配置模块化：
deepseek_experiments/│├── .ciuic.yml # Ciuic 配置文件├── train.py # 主训练脚本├── configs/ │ └── config_001.yaml # 超参配置文件│ └── config_002.yaml│ ...├── utils/│ └── config_loader.py # 加载配置文件├── results/ # 实验结果输出目录└── run_all.sh # 启动所有实验的 shell 脚本训练脚本详解（train.py）
以下是一个简化的 DeepSeek 微调脚本，使用 transformers 和 accelerate 进行分布式训练。
# train.pyimport argparsefrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainerfrom datasets import load_datasetimport yamlimport osdef load_config(config_path): with open(config_path, 'r') as f: return yaml.safe_load(f)def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--config", type=str, required=True) args = parser.parse_args() config = load_config(args.config) model_name = config['model_name'] output_dir = config['output_dir'] os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) dataset = load_dataset("wikitext", "wikitext-2-raw-v1") def tokenize_function(examples): return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True, max_length=512) tokenized_datasets = dataset.map(tokenize_function, batched=True) training_args = TrainingArguments( output_dir=output_dir, num_train_epochs=config.get('num_train_epochs', 3), per_device_train_batch_size=config.get('per_device_train_batch_size', 4), learning_rate=config.get('learning_rate', 5e-5), save_steps=config.get('save_steps', 1000), logging_dir=f"{output_dir}/logs", logging_steps=100, report_to='wandb', run_name=os.path.basename(output_dir), gradient_accumulation_steps=config.get('gradient_accumulation_steps', 1), fp16=True if torch.cuda.is_available() else False, ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=tokenized_datasets["train"], ) trainer.train() trainer.save_model(output_dir)if __name__ == "__main__": main()生成100个配置文件
我们可以写一个脚本来自动生成 100 个 YAML 配置文件，每个配置对应一个独立的实验。
# generate_configs.pyimport osimport yamlimport randombase_config = { "model_name": "deepseek-ai/deepseek-7b-base", "output_dir": "", "num_train_epochs": 3, "save_steps": 1000,}learning_rates = [5e-5, 3e-5, 1e-5]batch_sizes = [4, 8, 16]accumulation_steps = [1, 2]os.makedirs("configs", exist_ok=True)for i in range(1, 101): lr = random.choice(learning_rates) bs = random.choice(batch_sizes) acc = random.choice(accumulation_steps) config = base_config.copy() config["learning_rate"] = lr config["per_device_train_batch_size"] = bs config["gradient_accumulation_steps"] = acc config["output_dir"] = f"results/exp_{i:03d}" with open(f"configs/config_{i:03d}.yaml", "w") as f: yaml.dump(config, f)运行后会生成 configs/config_001.yaml 到 configs/config_100.yaml 共100个配置文件。
Ciuic 配置文件（.ciuic.yml）
下面是一个典型的 .ciuic.yml 文件，用于并行启动100个任务：
stages: - setup - trainsetup_job: stage: setup script: - pip install -r requirements.txt - python generate_configs.pytrain_jobs: stage: train parallel: matrix: - experiment: ["001", "002", ..., "100"] script: - mkdir -p results/exp_${experiment} - python train.py --config configs/config_${experiment}.yaml注：上面的
parallel.matrix.experiment只是示意，具体语法取决于 Ciuic 的实现方式，如果是 GitLab CI，则可以使用parallel: matrix；如果是 Jenkins，则可以通过参数化构建实现。
运行与监控
7.1 提交到 Ciuic
将整个项目提交到你的 Ciuic 支持的代码仓库（如 GitLab、GitHub），触发 pipeline 即可自动开始 100 个实验。
7.2 使用 W&B 监控实验
我们在 train.py 中启用了 report_to='wandb'，所有实验会自动上传到 Weights & Biases（W&B）平台，便于统一分析：
wandb login YOUR_API_KEY结果汇总与分析
我们可以编写一个简单的汇总脚本，读取所有实验的指标并生成报告：
# analyze_results.pyimport osimport jsonresults = []for exp_id in range(1, 101): log_file = f"results/exp_{exp_id:03d}/logs/trainer_state.json" if not os.path.exists(log_file): continue with open(log_file, "r") as f: state = json.load(f) results.append({ "exp_id": exp_id, "final_loss": state["best_metric"], "config": state["trainer_args"] })with open("results_summary.json", "w") as f: json.dump(results, f, indent=2)总结与优化建议
总结
通过本文介绍的方法，你可以轻松地在 Ciuic 平台上并行运行 100 个 DeepSeek 模型的训练实验，极大地提升了模型迭代的速度和效率。
优化建议
使用更智能的超参搜索方法（如 Optuna、Ray Tune）替代随机选择。增加失败重试机制和资源限制（如最大内存、时间）。将模型缓存至共享存储（如 NFS、S3）避免重复下载。使用 Slurm 或 Kubernetes 替代 Ciuic 进行更细粒度的任务调度。十、参考资料
HuggingFace Transformers 文档：https://huggingface.co/docs/transformers/Accelerate 文档：https://huggingface.co/docs/accelerate/Weights & Biases 官网：https://www.wandb.com/GitLab CI 并行任务文档：https://docs.gitlab.com/ee/ci/yaml/#parallel如你需要完整项目模板，欢迎留言索取 GitHub 示例链接。
