DeepSeek-R1-Distill-Qwen
时间: 2025-03-06 14:31:48 浏览: 77
### 关于 DeepSeek R1 Distill Qwen 的技术文档、项目介绍以及使用教程
#### 一、项目概述
DeepSeek-R1 是由 huggingface 团队致力于完全开放复现的一个项目,目标在于补充并公开 DeepSeek 所有未披露的技术细节[^1]。此项目特别包含了名为 `deepseek-r1-distill-qwen-1.5B` 的模型版本。
#### 二、获取源码与资源
对于希望深入了解或参与该项目的研究人员和开发者而言,“老牛同学”微信公众号提供了丰富的资源和支持。通过该平台可以访问到有关 DeepSeek 和其他大模型编程能力对比的文章,同时也能找到通往更多 AI 技术干货的路径[^2]。具体来说,想要获得项目的源代码,可以通过打开“老牛同学”微信小程序,在其中导航至“更多”标签页下的“源代码”部分进行下载操作。
#### 三、安装部署指导
为了便于用户快速上手,在本地环境中运行 `deepseek-r1-distill-qwen-1.5B` 模型前需完成一系列准备工作:
##### 环境搭建建议
硬件方面的要求取决于具体的计算需求;一般情况下,拥有较好 GPU 支持的机器能够显著加速训练过程。软件层面则推荐基于 Python 构建开发环境,并确保已安装必要的依赖库如 PyTorch 或 TensorFlow 等框架工具[^3]。
```bash
pip install torch transformers datasets evaluate accelerate optimum --upgrade
```
##### 示例脚本展示如何加载预训练模型
下面给出了一段简单的Python代码片段用于实例化已经过蒸馏处理后的Qwen模型:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name_or_path = "path_to_deepseek_r1_distill_qwen_1_5b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
input_text = "Once upon a time,"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
```
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