批量训练秘籍：在 Ciuic 上同时运行 100 个 DeepSeek 实验的技术实践

随着深度学习模型的复杂度不断提升，实验数量也呈指数级增长。为了加速模型迭代和参数调优，批量训练（Batch Training）成为一种不可或缺的技术手段。本文将详细介绍如何在 Ciuic 平台上高效地同时运行 100 个 DeepSeek 模型的训练任务。我们将从环境搭建、脚本编写、资源调度到结果分析等多个方面进行深入讲解，并附上完整的代码示例。

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背景介绍

DeepSeek 是一个基于 Transformer 的大型语言模型系列，广泛应用于自然语言处理任务中。而 Ciuic 是一个支持大规模并行计算的平台，具备 GPU/TPU 集群管理能力，非常适合进行分布式训练与批量实验。

我们的目标是：

在 Ciuic 平台上部署 DeepSeek 模型；同时运行 100 个不同配置的 DeepSeek 实验；利用 Ciuic 的作业管理系统实现自动化批量提交；收集每个实验的日志与性能指标用于后续分析。

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准备工作

2.1 环境要求

Python >= 3.9PyTorch >= 2.0Transformers 库GitDocker（可选）SSH 登录权限到 Ciuic 集群节点Slurm 或 Kubernetes 调度系统（根据 Ciuic 实际架构）

2.2 安装依赖

pip install torch transformers accelerate datasets

如果你使用的是私有镜像或容器，请确保所有依赖都已打包进镜像中。

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项目结构设计

为了更好地组织 100 个实验，我们采用如下目录结构：

deepseek_experiments/├── configs/                  # 存放100个不同的config文件│   ├── config_0.yaml│   ├── config_1.yaml│   └── ...├── scripts/│   └── train_deepseek.py     # 主训练脚本├── logs/                     # 日志输出目录├── results/                  # 结果保存目录└── submit_jobs.sh            # 提交任务脚本

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训练脚本编写

以下是一个简单的 train_deepseek.py 脚本示例，它接受一个配置文件路径作为输入，并启动训练过程。

# scripts/train_deepseek.pyimport argparseimport yamlfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainerfrom datasets import load_datasetdef main(config_path):    with open(config_path, 'r') as f:        config = yaml.safe_load(f)    model_name = config['model']    dataset_name = config['dataset']    output_dir = config['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)    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)    dataset = load_dataset(dataset_name)    training_args = TrainingArguments(        output_dir=output_dir,        num_train_epochs=num_train_epochs,        per_device_train_batch_size=per_device_train_batch_size,        learning_rate=learning_rate,        save_strategy="epoch",        logging_dir=f"{output_dir}/logs",        logging_steps=10,        report_to="none"    )    trainer = Trainer(        model=model,        args=training_args,        train_dataset=dataset["train"],        tokenizer=tokenizer,    )    trainer.train()if __name__ == "__main__":    parser = argparse.ArgumentParser()    parser.add_argument("--config", type=str, required=True)    args = parser.parse_args()    main(args.config)

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配置文件生成

你可以使用如下脚本自动生成 100 个不同超参数组合的 YAML 文件：

# generate_configs.pyimport osimport yamlbase_config = {    "model": "deepseek-ai/deepseek-7b",    "dataset": "wikitext",    "output_dir": "./results/exp_{i}"}hyperparams_grid = {    "learning_rate": [5e-5, 1e-4, 2e-4],    "per_device_train_batch_size": [2, 4, 8],    "num_train_epochs": [2, 3]}configs_dir = "configs"os.makedirs(configs_dir, exist_ok=True)i = 0for lr in hyperparams_grid["learning_rate"]:    for batch_size in hyperparams_grid["per_device_train_batch_size"]:        for epochs in hyperparams_grid["num_train_epochs"]:            config = base_config.copy()            config["learning_rate"] = lr            config["per_device_train_batch_size"] = batch_size            config["num_train_epochs"] = epochs            config["output_dir"] = f"./results/exp_{i}"            with open(os.path.join(configs_dir, f"config_{i}.yaml"), "w") as f:                yaml.dump(config, f)            i += 1            if i >= 100:                break        if i >= 100:            break    if i >= 100:        break

运行该脚本后，你将在 configs/ 目录下获得 100 个不同配置的 .yaml 文件。

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提交任务到 Ciuic 平台

假设 Ciuic 使用的是 Slurm 作业调度系统，我们可以编写一个 shell 脚本来批量提交任务：

# submit_jobs.sh#!/bin/bashfor i in {0..99}do    sbatch <<EOT#!/bin/bash#SBATCH --job-name=deepseek_exp_$i#SBATCH --partition=gpu-a100#SBATCH --gres=gpu:1#SBATCH --mem=64G#SBATCH --time=24:00:00#SBATCH --output=./logs/exp_$i.logcd /path/to/deepseek_experimentspython scripts/train_deepseek.py --config configs/config_$i.yamlEOTdone

注意：请根据实际集群的 Slurm 分区、GPU 类型等信息修改脚本内容。

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日志与结果分析

每个实验的日志将保存在 logs/ 目录下，训练结果保存在 results/exp_{i} 中。你可以使用如下脚本对所有实验的结果进行汇总分析：

# analyze_results.pyimport osimport jsonresults_dir = "results"summary = []for exp_id in range(100):    result_path = os.path.join(results_dir, f"exp_{exp_id}", "trainer_state.json")    if os.path.exists(result_path):        with open(result_path, "r") as f:            state = json.load(f)        summary.append({            "experiment_id": exp_id,            "best_metric": state["best_metric"],            "best_model_checkpoint": state["best_model_checkpoint"]        })with open("summary.json", "w") as f:    json.dump(summary, f, indent=2)print("Summary of all experiments saved to summary.json")

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优化建议

8.1 使用 Accelerate 加速训练

Transformers 的 accelerate 工具可以自动适配多 GPU 和 TPU 环境，提高训练效率。只需在 TrainingArguments 中添加：

training_args = TrainingArguments(    ...    use_cpu=False,    fp16=True,)

8.2 动态调整资源分配

对于不同复杂度的实验，可以在 Slurm 提交脚本中动态指定内存和 GPU 数量：

#SBATCH --gres=gpu:${GPU_COUNT}#SBATCH --mem=${MEMORY}

8.3 异步执行 + 失败重试机制

在 Ciuic 平台上，建议为每个任务设置失败自动重试机制，并记录失败原因以便后续排查。

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总结

通过上述方法，我们成功实现了在 Ciuic 平台上批量运行 100 个 DeepSeek 模型实验的目标。整个流程包括：

构建配置文件矩阵；编写通用训练脚本；自动化提交 Slurm 任务；收集并分析实验结果；进行资源优化与错误处理。

这种方式不仅适用于 DeepSeek，也可以轻松扩展到其他大型语言模型（如 Llama、ChatGLM、Qwen 等），具有良好的通用性和可维护性。

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十、参考文献

HuggingFace Transformers 文档：https://huggingface.co/docs/transformers/Slurm Documentation：https://slurm.schedmd.com/documentation.htmlDeepSeek GitHub 仓库：https://github.com/deepseek-ai/

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如需完整项目模板，欢迎访问我的 GitHub 示例仓库（虚拟链接）：👉 https://github.com/example/ciuic-deepseek-batch