DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B小白级训练

### DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型入门训练教程 #### 了解模型基本信息 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 是一款拥有1.5亿参数的大规模预训练语言模型，其文件大小约为4GB[^1]。该模型基于DistilBERT架构进行了优化和改进。 #### 准备环境配置为了顺利运行此模型，建议使用具备良好性能的GPU设备来加速计算过程。对于初学者而言，可以考虑采用云服务平台上的虚拟机实例来进行实验操作。安装必要的依赖库如PyTorch、Transformers等Python包： ```bash pip install torch transformers datasets evaluate accelerate ``` #### 加载并测试模型功能通过Hugging Face提供的`transformers`库可以直接加载所需的预训练权重数据。下面是一个简单的例子展示如何快速启动这个强大的工具： ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name = "deepseek-r1/distill-qwen-1.5b" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) input_text = "你好啊," inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs, max_length=50) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` 这段代码会读取输入字符串并通过调用generate方法生成一段延续性的对话回复内容。 #### 数据集准备与微调实践当掌握了基本的操作之后，下一步就是针对特定应用场景对模型进行进一步调整——即所谓的迁移学习或称为Fine-Tuning。这里推荐使用一些公开可用的数据集合作为练习素材，比如GLUE benchmark中的任务或者中文领域内的CLUE评测套件。利用这些高质量标注样本可以帮助更好地理解实际应用过程中可能遇到的问题以及解决方案的设计思路。在完成上述准备工作后，可以根据具体的业务需求选取合适的损失函数（Loss Function）、优化器(Optimizer)，设置合理的超参组合，并编写相应的训练循环逻辑实现端到端的学习流程。

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