deepseek蒸馏复现
时间: 2025-05-22 07:17:14 浏览: 17
### 关于 DeepSeek 模型蒸馏的复现方法
#### 高质量语料库准备
为了成功实现 DeepSeek 模型的蒸馏过程,第一步是创建一个高质量的语料库。此步骤旨在利用 DeepSeek-R1 提取并处理复杂推理任务的数据集,从而为后续的小模型提供有效的训练素材[^1]。
```bash
# 切换至工作目录
cd /home/models
# 安装 Git LFS 并克隆所需仓库
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B.git
```
#### 构建强化学习管道
第二阶段专注于建立专门用于数学、逻辑推导及编程领域的大规模数据集合,并基于这些资源开发纯 RL 流水线。该流水线将帮助模拟更接近实际应用场景下的决策制定流程,进而提升最终产出模型的表现力和实用性。
#### 实施多阶段训练策略
最后一步采用渐进式的训练方案,在保持原有架构不变的前提下逐步引入增强学习机制。这一过程中会经历若干轮迭代优化,直到获得满意的性能指标为止。具体来说,就是从基础版本逐渐演变为完全依赖奖励信号驱动的形式。
#### 技术细节说明
在上述框架内,特别值得注意的是针对长思维链(Chain-of-Thought, CoT)类型的样本进行特殊处理的方式——即所谓的“概率分布蒸馏”。这种方法不仅能够有效传递复杂的思考路径给接收方网络结构,而且有助于维持两者间的一致性和连贯性[^4]。
#### 示例代码片段展示如何启动整个流程:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments
teacher_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('deepseek-r1')
student_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('qwen-small')
training_args = TrainingArguments(
output_dir='./results',
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=8,
)
trainer = Trainer(
model=student_model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset,
data_collator=data_collator,
teacher_model=teacher_model # Teacher-student setup for knowledge distillation
)
trainer.train()
```
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