火山引擎方舟平台大模型训练的超详细步骤指南 抖音 豆包，有预先的大模型 支持微调的是豆包模型。且不支持预训练

每一步都配有官方文档链接，方便你直接跳转到对应页面操作：

好的，我为你整理了火山引擎方舟平台大模型训练的超详细步骤指南，每一步都配有官方文档链接，方便你直接跳转到对应页面操作：

post-pretrain

支持 预训练的 也只有4个
Doubao-Seed-1.6
Doubao-Seed-1.6-flash
Doubao-1.5-pro-32k
火山引擎方舟平台大模型训练的超详细步骤指南 抖音 豆包，有预先的大模型 deepseekv3，没有deepseekR1

✅ 第一步：注册账号并开通服务

操作地址：

• 注册火山引擎账号
• 完成实名认证
• 开通方舟服务

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✅ 第二步：获取 API Key 并配置环境

操作地址：

• 创建 API Key

配置环境变量（本地开发用）：

export ARK_API_KEY="你的API_KEY"

📄 官方文档：快速入门 - 获取并配置API Key

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✅ 第三步：安装 SDK（Python 示例）

安装命令：

pip install 'volcengine-python-sdk[ark]'

📄 官方文档：安装及升级SDK

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✅ 第四步：进入方舟控制台，选择模型

控制台地址：

• 方舟控制台首页
• 模型广场查看可用模型

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✅ 第五步：准备训练数据（JSONL 格式）

数据格式要求：每行一个 JSON 对象，包含 input 和 output 字段。
📄 官方文档：文档理解 - 数据格式说明

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✅ 第六步：上传数据集（可选）

支持三种方式上传数据：

• 本地上传
• TOS（对象存储）导入
• 使用已有数据集

📄 控制台地址：数据集管理页面

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✅ 第七步：选择训练方式并配置参数

训练方式：

• SFT（有监督微调）
• LoRA（低秩适配）
• RL（强化学习）
• DPO（偏好优化）

📄 官方文档：精调SDK使用指南
📄 RL训练详解：强化学习最佳实践

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✅ 第八步：提交训练任务（使用 SDK 或控制台）

使用控制台提交：

• 创建训练任务页面

使用 SDK 提交训练任务（Python 示例）：

from ark import Ark

ark.create_training_job({
    "model": "doubao-lite-4k",
    "training_type": "LoRA",
    "dataset_id": "your_dataset_id",
    "learning_rate": 1e-5,
    "epochs": 3
})

📄 SDK 安装与初始化文档：安装与初始化

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✅ 第九步：查看训练进度与日志

控制台地址：

• 训练任务管理页面

支持查看：

• 训练日志
• 损失曲线
• 验证集指标
• 模型checkpoint

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✅ 第十步：训练完成后部署模型

部署方式：

• 创建推理接入点（Endpoint）
• 使用 API 调用模型

📄 控制台地址：推理接入点管理
📄 API 调用示例：文本生成 - API 示例

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✅ 第十一步：调用模型（Python 示例）

from volcenginesdkarkruntime import Ark

client = Ark(
    base_url="https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3",
    api_key="你的ARK_API_KEY"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="你的推理接入点ID",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

📄 官方文档：Base URL 及鉴权

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✅ 第十二步（可选）：使用强化学习（RL）训练

如果你需要更高阶的训练方式（如自定义奖励函数、Rollout 函数），可以使用 RL 训练流程。
📄 官方文档：强化学习最佳实践

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✅ 总结：全流程链接速查表

步骤	操作	官方链接
注册/登录	注册账号	https://console.volcengine.com/auth/signup
获取Key	API Key管理	https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/apikey
安装SDK	Python SDK安装	https://www.volcengine.com/docs/82379/1541595
上传数据	数据集管理	https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/datasets
提交训练	训练任务管理	https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/training-jobs
部署模型	推理接入点	https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/endpoints
调用模型	API 示例	https://www.volcengine.com/docs/82379/1399009

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如你需要我帮你生成一个完整的训练任务配置文件（YAML 或 JSON），或者写一个自动化脚本，也可以告诉我，我可以帮你写好直接用的版本。

好的！既然你已经进入 火山方舟的精调控制台（https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/finetune），我们就从 这里开始，一步步带你走完 提交训练任务 → 部署模型 → 调用模型 的完整链路，每一步都给你 直达链接 + 图文操作要点。

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✅ 你现在看到的页面：精调控制台首页

🔗 当前地址：https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/finetune
（建议 收藏这个页面，后续所有精调操作都在这儿完成）

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✅ 第一步：点击「创建精调任务」

位置：页面右上角蓝色按钮
名称：「创建精调任务」
截图提示：按钮在页面右上角，蓝色，非常明显
🔗 直达链接（点击即跳转）：
👉 https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/finetune/create

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✅ 第二步：选择基础模型

页面地址（上一步点击后到达）：
👉 https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/finetune/create/step1

可选模型列表（2026年1月最新）：

模型名称	上下文长度	推荐用途	是否支持LoRA
Doubao-lite-4k	4K	轻量级任务	✅
Doubao-lite-32k	32K	长文本	✅
Doubao-pro-4k	4K	高精度任务	✅
Doubao-pro-32k	32K	长文本+高精度	✅

操作：点选模型卡片 → 点击「下一步」
📌 建议：第一次玩直接选 Doubao-lite-4k，训练快、便宜。

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✅ 第三步：上传/选择数据集

页面地址：
👉 https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/finetune/create/step2

三种方式（都有按钮）：

1. 本地上传（< 100MB 直接拖）
2. 从TOS导入（大数据推荐，先传TOS）
3. 选用已有数据集（你之前传过的）

数据格式检查（官方模板下载）：
🔗 模板下载地址：
https://www.volcengine.com/docs/82379/1902647 （页面底部有「示例文件」）

最小数据量建议：

训练方式	最少样本数	备注
LoRA	200 条	质量 > 数量
全量微调	2000 条	需高质量

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✅ 第四步：配置训练参数

页面地址：
👉 https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/finetune/create/step3

表单填写（给你一份「第一次用」的最简配置）：

字段	推荐值	说明
任务名称	demo-lora-你的名字	随便起，能认出就行
训练方式	LoRA	省钱、快
学习率	1e-4	官方推荐起点
训练轮数	3	先跑通再调
LoRA rank	8	默认即可
LoRA alpha	32	默认即可

高级设置（可折叠面板，第一次不用动）：

• 验证集比例 → 留 10% 即可
• 早停轮数 → 默认 2

填完点「下一步」

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✅ 第五步：确认信息 & 提交

页面地址：
👉 https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/finetune/create/step4

总览页会显示：

• 基础模型
• 数据集大小
• 预估费用（LoRA 2000条 ≈ ¥3～5）

操作：

1. 勾选「我已阅读并同意《精调服务协议》」
2. 点「提交训练任务」

提交成功后会跳转到：
👉 https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/finetune/jobs
（你的任务列表页，自动刷新状态）

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✅ 第六步：盯着进度 → 完成

任务列表页（刚刚跳转的）：
👉 https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/finetune/jobs

状态解释：

状态	含义	需要时间
QUEUED	排队中	< 5 min
RUNNING	训练中	10～30 min
SUCCESS	训练完成	—
FAILED	失败	看日志

实时日志查看：
点击任务名称 → 右侧滑出「日志」面板 → 可看 loss 曲线、验证集指标

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✅ 第七步：模型入库 → 一键部署

操作路径（任务状态 = SUCCESS 后）：

1. 在任务列表页 → 点击「模型入库」按钮
2. 弹窗里点「确认」→ 模型自动进入「我的模型」
3. 入库完成后 → 点击「部署」→ 跳到部署页

部署页地址（系统自动带参数）：
👉 https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/endpoints/create?modelId=xxx&versionId=yyy

部署表单（最小配置）：

字段	推荐值
接入点名称	demo-endpoint
算力规格	lite（最便宜）
副本数	1

点「提交」→ 30 秒左右状态变「运行中」即部署完成！

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✅ 第八步：拿到 endpoint ID → 开调

推理接入点列表页：
👉 https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/endpoints

找到你刚创建的接入点，复制「ID」字段（格式类似 ep-xxxxxxxx）

本地调用示例（Python）：

from volcenginesdkarkruntime import Ark

client = Ark(
    base_url="https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3",
    api_key="你的ARK_API_KEY"
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="ep-xxxxxxxx",   # ← 换成你的endpoint ID
    messages=[{"role": "user", "content": "你是谁？"}]
)
print(resp.choices[0].message.content)

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✅ 一页式速查表（收藏用）

操作	直达链接
创建精调任务	https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/finetune/create
任务列表（看进度）	https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/finetune/jobs
我的模型（入库后）	https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/models
部署模型	https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/endpoints/create
调用测试	https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/endpoints

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你现在就可以：

1. 点 创建精调任务 开始；
2. 把数据集准备好（用官方模板）；
3. 按上面「第四步」填参数，提交；
4. 训练完回到这里，把 endpoint ID 发给我，我帮你写完整调用代码。

随时卡在哪一步，截图发我，我帮你继续往下走。