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文章目录
- 前言
- 实操步骤
-
- 创建实例
- 下载预训练权重/基线
- 下载代码
- [方舟coding plan](#方舟coding plan)
- 接入AI编程工具
- [Claude 训练与优化代码](#Claude 训练与优化代码)
- 总结
- 互动
- 致谢
- 参考
前言
随着生成式AI技术的飞速发展，AI辅助编程已不再仅仅是代码补全的工具，而是演变为能够理解项目上下文、执行复杂工程任务的"智能协作者"。本文旨在介绍一套结合了云端算力平台与前沿AI编程助手的实战方案，帮助开发者与研究人员显著降低环境配置门槛，提升模型训练效率。
本文将以趋动云为例，同时引入由Anthropic官方推出的革命性CLI工具------Claude Code，作为核心的AI编程助手。集合方舟（Moonshot）API及部署Claude Code的全流程，最终实现利用AI辅助完成端到端的模型训练任务，体验"AI辅助开发"带来的效率革命。
实操步骤
创建实例
此处以趋动云为例：快速启动
选择显卡以及镜像，以实际需求为主
创建后在JupyterLab运行代码，可以直接克隆，默认是root账户，不需要额外加sudo的权限，需要注意。
下载预训练权重/基线
由于比较耗时，因此可以先下载，下载过程中可以操作其他内容，此处以Qwen3-4B为例，通过modelscope下载，也可以通过hf 下载。
bash
pip install modelscope
modelscope download --model Qwen/Qwen3-4B
mkdir -p /gemini/pretrain/Qwen3-4B
cp -r /root/.cache/modelscope/hub/models/Qwen/Qwen3-4B/* /gemini/pretrain/Qwen3-4B/
下载代码
bash
git clone https://gh-proxy.org/https://github.com/FlagAI-Open/OpenSeek.git将下图的 LongContext-ICL-Annotation 文件夹复制到code中，其他的内容可以删除。
文件目录如下：
方舟coding plan
选择火山引擎中的coding plan，包月40RMB，相比按量更加划算。
邀请码：MWFUNHRW
复制/保存API Key，接入AI编程工具需要。
可以选择模型，默认是auto。
配置文件的模型名称。
接入AI编程工具
通过Claude Code ，完成代码编写、调试、重构等任务，token选择coding plan。
Claude安装可以参考：
注意前面提到的sudo不要使用。
- 安装 Node.js
bash
apt-get update
apt-get upgrade -y
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | bash -
apt-get install -y nodejs- 安装 claude
bash
#npm安装
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
#或者一键安装
source <(curl -fsSL https://claude-zh.cn/scripts/install.sh)- 验证：
bash
claude --version输出应该有类似 2.1.104 (Claude Code) 的版本信息.
- 配置 Claude
将上述API Key和模型，填入配置文件即可。
bash
mkdir -p ~/.claude
vim ~/.claude/settings.json
json
{
"env": {
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "换自己的",
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding",
"ANTHROPIC_MODEL": "code模型"
}
}Claude 训练与优化代码
本质上就是写提示词或要求，如：帮我阅读本项目的要求，然后帮我配置好环境，预训练权重在pretrain文件夹里，修改代码，依次完成要求的8个任务。
Claude 在过程中可能会报错而结束，此时可以修改提示词或者查看/tmp/claude-0/-gemini-code中的日志，针对问题修改提示词。
至此大功告成！
总结
总结： 本文介绍了使用趋动云平台和Claude Code AI编程工具进行深度学习模型训练的具体步骤。首先在趋动云创建实例并下载Qwen3-4B预训练权重，然后配置方舟coding plan获取API Key。接着详细说明了Claude Code的安装配置过程，包括Node.js安装、Claude部署和参数设置。最后展示了如何利用Claude AI辅助完成模型训练任务，包括代码调试和优化。
互动
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致谢
欲尽善本文，因所视短浅，怎奈所书皆是瞽言蒭议。行文至此，诚向予助与余者致以谢意。
参考
1\] [【超详细教程】Claude Code 在 Linux(Ubuntu) 上的完整安装部署指南｜一步步跑通云端/本地开发环境](https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/155679936) \[2\] [Claude Code 安装教程](https://claude-zh.cn/guide/getting-started)