阿里云国际 PAI 模型蒸馏实操步骤是怎么样的？

本文由云服务器代理商：翼龙云yilongcloud撰写。
准备工作：
登录阿里云国际控制台，切换新加坡 / 法兰克福地域，进入 PAI 控制台，创建专属工作空间并完成 OSS、GPU 资源授权
准备 2 个同地域 OSS 目录：①存放业务数据集 ②蒸馏后小模型输出目录（独立文件夹，防止覆盖）
资源要求：单 A10/30G 显存起；万亿大模型蒸馏搭配灵骏 M890 超节点算力

步骤 1：进入模型广场，筛选支持蒸馏的教师大模型
左侧导航栏：快速开始 → Model Gallery（模型广场）
筛选栏勾选【支持操作：蒸馏】，可选教师模型：Qwen3 系列、通义图像模型、DeepSeek、Kimi K3 等基座大模型
点开大模型卡片（教师模型，如 Qwen3-32B），右上角点击蒸馏，跳转蒸馏任务配置页

步骤 2：蒸馏数据构建（黑盒自动生成蒸馏数据集）
数据集来源二选一
公共数据集：平台内置多语种、跨境对话样本，新手直接选用
自定义数据集：本地业务 json 指令集上传至同地域 OSS，路径填入配置框
蒸馏数据输出路径：填写提前建好的 OSS 目录
数据校验模式
自动确认（推荐）：系统生成教师模型蒸馏数据后直接进入训练
手动确认：生成后人工审核数据，适合跨境高合规业务（GDPR/PDPA）
保存数据配置，进入学生模型设置

步骤 3：选择学生小模型 + 训练超参（默认参数可直接跑通）
学生模型规格：选择参数量更小的轻量化底座（如 32B 教师→7B/1.5B 学生）
核心超参（新手保持默认，跨境推理场景微调即可）
训练策略：SFT 监督蒸馏（通用）
学习率 5e-5、训练轮次 1~3 轮
LoRA 轻量化开启，降低显存占用
序列长度 seq_length：512/1024（跨境多语种文案选 1024）
模型输出 OSS 路径：填写存储蒸馏完成小模型的目录

步骤 4：GPU 算力资源配置（国际站合规要点）
资源组：选择新加坡 / 法兰克福本地公共 GPU 资源组，禁止跨地域算力混用
实例规格：小规模蒸馏选 A10；万亿 MoE 模型搭配灵骏 M890 超节点集群
安全限制：安全组仅开放内网访问，关闭模型公网端口，满足 PDPA/GDPR 数据不出境

步骤 5：提交任务，监控蒸馏运行
全部配置核对无误，点击【训练 / 提交任务】
左侧任务管理查看进度：先执行数据生成（教师模型批量推理生成软标签），再执行学生模型蒸馏训练
查看日志：实时查看 loss 损失曲线，损失持续下降代表蒸馏正常；报错优先检查 OSS 跨地域、显存不足问题

步骤 6：蒸馏完成，导出并部署轻量化小模型
任务状态显示「成功」，前往 OSS 获取轻量化学生模型权重