DeepSeek R1与V3可在Fireworks上做量化感知微调,FP8部署不再牺牲精度
Fireworks 把量化感知微调接入 FireOptimizer,让 DeepSeek R1 与 V3 这类原生按 FP8 服务的开源模型可以按具体用例定制。此前用 LoRA 微调后合并权重再以 FP8 部署会明显掉精度,而 6710 亿参数的基座在 FP8 下已占 671 GB 显存,超过 H100 主机常见的 640 GB。做法是在前向传播中对合并权重和激活做“伪量化”,让 LoRA 梯度保持 bfloat16、合并权重按 FP8 数值走;在 1.5 万条训练、5000 条评估的法国葡萄酒评论分类任务上,QAT 微调优于朴素 FP8 LoRA 微调。