deepseek复现

### 复现DeepSeek功能的关键步骤 #### 训练高质量语料库的蒸馏模型 为了复现第一步中的工作，即利用DeepSeek-R1技术来创建一个类似于R1-Distill的模型，可以采用教师-学生框架来进行知识蒸馏。在这个过程中，较大的预训练模型作为教师模型提供软标签给较小的学生模型进行监督学习。 ```python from transformers import AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments teacher_model = "path_to_teacher_model" student_model = "path_to_student_model" training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=8, ) trainer = Trainer( model=AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(student_model), args=training_args, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=val_dataset, ) # 假设已经定义好了train_dataset 和 val_dataset 数据集对象 trainer.train() ``` 此部分旨在模仿原始论文中描述的方法[^1]。 #### 构建基于强化学习的pipeline 对于第二步而言，目标是建立一套完整的流程用于生成像R1-Zero这样的仅依赖于强化学习机制而无需任何标注数据支持的新颖模型。这通常涉及到设计奖励函数以及收集足够的交互环境样本以供后续优化过程使用。 ```python import gymnasium as gym from stable_baselines3 import PPO env = gym.make('YourCustomEnv-v0') # 自定义环境名称替换这里 model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1) model.learn(total_timesteps=int(2e5)) model.save("ppo_custom_env") del model # 删除不再使用的变量 model = PPO.load("ppo_custom_env") # 加载保存好的模型继续测试或其他操作 obs = env.reset() for i in range(1000): action, _states = model.predict(obs) obs, rewards, dones, info = env.step(action) if dones: break ``` 这段代码展示了如何设置并运行一个简单的PPO算法实例化，在自定义环境中执行策略更新循环直至达到指定的学习次数为止。 #### 进行多阶段混合训练 最后一步则是将上述两个独立开发出来的组件结合起来实施渐进式的迁移学习方案。具体来说就是先初始化一个通用的基础架构，再逐步引入特定领域内的专业知识直到最终形成完全适应目标任务需求的状态表示形式。 ```python base_model_path = 'pretrained_base_model' fine_tuned_checkpoint = './finetuned_checkpoints' # Load base model and fine-tune on domain-specific data. model = SomePreTrainedModel.from_pretrained(base_model_path).to(device) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) for epoch in range(num_epochs): for batch in dataloader: optimizer.zero_grad() outputs = model(**batch) loss = compute_loss(outputs.logits, labels=batch['labels']) loss.backward() optimizer.step() torch.save({ 'epoch': epoch, 'model_state_dict': model.state_dict(), }, f"{fine_tuned_checkpoint}/checkpoint_{epoch}.pt") ``` 以上示例说明了怎样加载预先存在的权重参数并对选定的任务做进一步调整的过程。