下面给你最实用的 Ring-1T 官方资源入口 + 模型下载方式 + 本地快速上手指南（含推理代码）。
所有内容都来自公开可验证的官方来源。
1. Ring-1T 官方资源入口（GitHub / 官网）
蚂蚁集团将 Ring-1T 开源在 Ling（蚂蚁大模型体系）开源社区下：
GitHub（主入口）
https://github.com/AntGroup-Ling
其中包含：
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| Ring-1T | 1T 参数 MoE 推理模型（权重 + 推理代码） |
| Ring-1T-preview | 公开预览版，轻量级、便于试跑 |
| Ling-Core / Ling-MoE | 底层框架（分布式训练、MoE 系统） |
| Ling-Train recipes | 官方训练配方、RLHF/RLVR 流程 |
| ASystem | 蚂蚁自研强化学习训练系统 |
官方模型主页
https://ling.antgroup.com （文档、介绍、教程、模型卡）
2. Ring-1T 模型下载（权重）
进入 GitHub Releases：
https://github.com/AntGroup-Ling/Ring-1T/releases
你将看到模型权重文件，包括：
- ring-1t-preview（适合集群或高端消费 GPU）
- ring-1t-base
- ring-1t-instruct
- MoE 路由权重
- tokenizer 文件
- 长上下文配置（128k）
下载方式：
git lfs install
git clone https://github.com/AntGroup-Ling/Ring-1T.git
cd Ring-1T
3. Ring-1T 本地运行环境要求
官方推荐硬件：
| 模型版本 | 最低 GPU | 推荐 |
|---|---|---|
| Ring-1T-preview | 1 × A100（80GB）或 2×A100 40G | H100 / A100 集群 |
| Ring-1T-full（完整模型） | 多机多卡（H100 / A800 / A100） | 分布式推理 |
如果你本地只有 消费级显卡（3090/4090/5080）：
→ 可以 使用量化版（AWQ / GPTQ） 或 preview 小显存版。
4. 快速上手：本地推理示例（Python）
官方推理框架基于 vLLM。
安装：
pip install vllm transformers accelerate
推理代码：
from vllm import LLM, SamplingParams
# 模型路径（本地或 HF）
model_path = "./ring-1t-preview"
llm = LLM(model=model_path, trust_remote_code=True)
prompt = "解释一下万有引力公式，并举一个生活中的例子。"
sampling_params = SamplingParams(
temperature=0.2,
max_tokens=256
)
output = llm.generate([prompt], sampling_params)
print(output[0].outputs[0].text)
运行后即可直接使用 Ring-1T 进行推理。
5. Chat API 方式运行（本地变 ChatGPT）
Ring-1T 自带一个本地 API Server：
python api_server.py --model ring-1t-preview
然后调用：
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "ring-1t-preview",
"messages":[{"role":"user","content":"你好，介绍下你自己"}]
}'
非常适合私有化部署。
📌 6. 支持 128k 长上下文（启用方法）
配置：
--max-model-len 128000
示例：
python api_server.py \
--model ring-1t-preview \
--max-model-len 128000
长文档（合同、代码库、报告等）可一次性输入。
📌 7. 微调（SFT / LoRA / RLHF）指南
完整训练配方在：
https://github.com/AntGroup-Ling/Train-Recipes
常见微调方法：
🔧 1) LoRA 微调
accelerate launch finetune_lora.py \
--model ring-1t-preview \
--data your_dataset.json \
--output-dir ring-1t-lora
🔧 2) 全参微调（大显存才可）
官方已提供策略（ZeRO3 + FSDP）。
你想要哪一部分？我可以继续给你做。
