DeepSeek 图解：大模型是怎样构建的（含代码示例）

一、大模型构建的核心框架

大模型构建遵循”数据-算法-算力”三位一体框架，DeepSeek将其拆解为六个关键阶段：数据采集与清洗、特征工程与向量化、模型架构设计、分布式训练优化、参数调优与验证、服务化部署。每个阶段均需技术团队与业务方深度协作。

1.1 数据层构建

数据质量直接决定模型性能上限。以医疗文本大模型为例，需处理三类数据：

• 结构化数据：电子病历（EMR）中的诊断代码、用药记录
• 半结构化数据：检查报告中的表格数据
• 非结构化数据：医生手写笔记的OCR识别结果

代码示例：数据清洗流程

import pandas as pd
from langdetect import detect
def clean_medical_text(df):
    # 删除缺失值
    df = df.dropna(subset=['text'])
    # 语言检测与过滤
    valid_langs = ['en', 'zh']
    df['lang'] = df['text'].apply(lambda x: detect(x) if len(x)>50 else 'unknown')
    df = df[df['lang'].isin(valid_langs)]
    # 敏感信息脱敏
    pattern = r'\d{11}|\d{18}|\w+@\w+\.\w+'
    df['clean_text'] = df['text'].str.replace(pattern, '[REDACTED]', regex=True)
    return df

1.2 特征工程创新

DeepSeek提出动态特征融合技术，在传统词嵌入基础上增加：

• 领域知识图谱嵌入：将ICD-10诊断编码映射为向量
• 时序特征编码：处理病程记录的时间序列
• 多模态对齐：将CT影像特征与文本描述对齐

代码示例：BERT+BiLSTM特征融合

from transformers import BertModel
import torch.nn as nn
class MedicalFeatureFuser(nn.Module):
    def __init__(self, bert_model_name):
        super().__init__()
        self.bert = BertModel.from_pretrained(bert_model_name)
        self.bilstm = nn.LSTM(768, 256, bidirectional=True, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(512, 256)
    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        bert_output = self.bert(input_ids, attention_mask)
        seq_output = bert_output.last_hidden_state
        lstm_output, _ = self.bilstm(seq_output)
        pooled = lstm_output[:, 0, :]  # 取第一个时间步
        return self.fc(pooled)

二、模型架构设计突破

DeepSeek在Transformer架构基础上进行三项关键改进：

2.1 稀疏注意力机制

传统全连接注意力计算复杂度为O(n²)，DeepSeek采用：

• 局部窗口注意力：将序列划分为16x16的窗口
• 全局token机制：每512个token插入1个全局token
• 动态路由：根据内容相似度动态调整注意力范围

代码示例：稀疏注意力实现

import torch
class SparseAttention(nn.Module):
    def __init__(self, dim, window_size=16, num_global_tokens=1):
        super().__init__()
        self.window_size = window_size
        self.num_global_tokens = num_global_tokens
        self.to_qkv = nn.Linear(dim, dim*3)
    def forward(self, x):
        b, n, d = x.shape
        q, k, v = self.to_qkv(x).chunk(3, dim=-1)
        # 分割窗口
        windows = x.unfold(1, self.window_size, self.window_size//2)
        # 全局token处理
        global_tokens = x[:, :self.num_global_tokens, :]
        # 组合注意力计算
        # ...（实际实现需处理窗口间交互）
        return attn_output

2.2 混合专家系统（MoE）

DeepSeek-MoE架构包含：

• 128个专家模块，每个专家参数量1.2B
• 动态路由机制：Top-2专家激活策略
• 负载均衡损失：防止专家过载

代码示例：MoE路由实现

class MoERouter(nn.Module):
    def __init__(self, num_experts, input_dim):
        super().__init__()
        self.num_experts = num_experts
        self.gate = nn.Linear(input_dim, num_experts)
    def forward(self, x):
        logits = self.gate(x)
        probs = torch.softmax(logits, dim=-1)
        topk_probs, topk_indices = probs.topk(2, dim=-1)
        # 负载均衡处理
        # ...（需实现概率归一化和负载均衡）
        return topk_indices, topk_probs

三、训练优化技术

DeepSeek在训练阶段采用三项核心技术：

3.1 3D并行训练

• 数据并行：跨节点同步梯度
• 张量并行：将矩阵运算分割到不同GPU
• 流水线并行：按层分割模型

代码示例：ZeRO-3优化器配置

from deepseek.optim import ZeRO3Optimizer
def configure_zero3(model, device_map):
    optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-4)
    zero_optimizer = ZeRO3Optimizer(
        optimizer,
        device_map=device_map,
        offload_optimizer=True,
        offload_param=True
    )
    return zero_optimizer

3.2 渐进式训练策略

1. 小样本预训练：10M数据快速收敛
2. 领域适应训练：50M领域数据微调
3. 指令跟随训练：100M指令数据强化

四、部署与服务化

DeepSeek提供完整的部署解决方案：

4.1 模型量化技术

• FP16量化：模型体积减少50%
• INT8量化：通过动态量化保持精度
• 4bit量化：使用GPTQ算法

代码示例：INT8量化

from torch.quantization import quantize_dynamic
def quantize_model(model):
    model.eval()
    quantized_model = quantize_dynamic(
        model, {nn.Linear}, dtype=torch.qint8
    )
    return quantized_model

4.2 服务化架构

采用gRPC+REST双协议架构：

• 预测服务：异步批处理
• 管理服务：模型热更新
• 监控服务：QPS/延迟统计

五、实践建议

1. 数据建设：建立数据治理委员会，实施数据血缘追踪
2. 硬件选型：根据模型规模选择A100 80G或H100集群
3. 训练优化：优先使用FP8混合精度训练
4. 部署方案：容器化部署+K8s自动扩缩容

六、未来展望

DeepSeek团队正在探索：

• 神经符号系统融合
• 持续学习框架
• 模型自修复机制

通过本文图解与代码示例，开发者可系统掌握大模型构建的全流程技术要点。实际项目中建议从1B参数规模起步，逐步迭代至百亿参数级别，同时建立完善的模型评估体系，包括任务准确率、推理延迟、资源占用等核心指标。