DeepSeek R1-32B醫療大模型的完整微調實戰分析（全碼版）

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DeepSeek R1-32B微調實戰指南
├── 1. 環境準備
│   ├── 1.1 硬件配置
│   │   ├─ 全參數微調：4*A100 80GB
│   │   └─ LoRA微調：單卡24GB
│   ├── 1.2 軟件依賴
│   │   ├─ PyTorch 2.1.2+CUDA
│   │   └─ Unsloth/ColossalAI
│   └── 1.3 模型加載
│       ├─ 4bit量化加載
│       └─ Flash Attention2加速
├── 2. 數據集構建
│   ├── 2.1 數據源
│   │   ├─ CMDD中文醫療對話
│   │   └─ MIMIC-III轉換
│   ├── 2.2 預處理
│   │   ├─ 敏感信息脫敏
│   │   └─ GPT-4推理鏈增強
│   └── 2.3 格式化
│       └─ CoT模板封裝
├── 3. 微調策略
│   ├── 3.1 LoRA適配
│   │   ├─ 秩64參數配置
│   │   └─ 多投影層覆蓋
│   ├── 3.2 SFT訓練
│   │   ├─ DeepSpeed Zero-3
│   │   └─ 動態序列打包
│   └── 3.3 GRPO強化學習
│       ├─ 醫療獎勵函數
│       └─ 組策略對比優化
├── 4. 部署方案
│   ├── 4.1 推理優化
│   │   ├─ 4bit量化推理
│   │   └─ 動態批處理
│   ├── 4.2 API服務
│   │   ├─ FastAPI+Ray
│   │   └─ 多GPU負載均衡
│   └── 4.3 安全審計
│       ├─ 敏感詞過濾
│       └─ 區塊鏈存證
└── 5. 評估迭代├── 5.1 核心指標│   ├─ Top-3診斷準確率│   └─ P99延遲<3.5s└── 5.2 持續學習├─ 醫生反饋閉環└─ 影子模式AB測試

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