训练DeepSeek模型的核心在于分阶段处理：预训练（海量无监督数据学习语言规律）→微调（特定任务数据优化性能）→评估部署（指标验证+应用集成），需匹配硬件配置与数据质量。

1. 数据准备
   预训练需TB级多样化文本（如网页、书籍、代码），清洗去除噪声并统一格式；微调则依赖高质量标注数据（如问答对、指令集），标注需明确任务目标。领域数据建议按“领域-子类-时间”分类存储。

2. 模型训练流程

   • 预训练：基于Transformer架构，通过掩码语言建模等任务学习通用表征，需分布式训练（如多GPU并行）和优化技巧（动态学习率、梯度裁剪）。
   • 微调：用任务数据（如客服对话）调整模型参数，可借助Hugging Face库简化实现，注意过拟合防治（如Dropout、早停法）。

3. 评估与优化
   使用BLEU、ROUGE或任务特定指标（如分类准确率）验证效果，超参数调优（批量大小、学习率）是关键。资源有限时可选择云端API或小型模型。

4. 部署应用
   导出模型为可部署格式（如ONNX），集成到实际场景（如聊天机器人），持续监控性能并迭代更新数据。

训练需平衡资源投入与需求，个人开发者可侧重微调，企业级应用需全流程优化。