deepseek蒸馏代码

### DeepSeek 模型蒸馏代码实现 在介绍具体的代码之前，了解DeepSeek采用的知识蒸馏技术至关重要。该技术旨在将大型预训练模型中的知识高效地迁移到更小、更快的小型模型中，从而实现在资源受限环境下的高性能推理[^2]。 下面是一个简化版的Python代码示例，展示了如何利用PyTorch框架来实施基于教师-学生架构的知识蒸馏过程： ```python import torch from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments # 教师模型加载 teacher_model_name = 'bert-large-uncased' tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(teacher_model_name) teacher_model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(teacher_model_name) # 学生模型定义 (这里选择了一个较小的基础版本BERT作为例子) student_model_name = 'bert-base-uncased' student_model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(student_model_name) def compute_loss(model_output, labels, teacher_logits=None, alpha=0.5, temperature=2): """ 计算损失函数，结合硬标签交叉熵和软标签KL散度。 :param model_output: 当前模型预测的结果 :param labels: 真实标签 :param teacher_logits: 来自教师模型未经softmax处理的概率分布 :return: 总体损失值 """ hard_loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()(model_output.logits, labels) * (1. - alpha) if teacher_logits is not None: soft_loss = torch.nn.KLDivLoss(reduction='batchmean')(torch.nn.functional.log_softmax(model_output.logits / temperature, dim=-1), torch.nn.functional.softmax(teacher_logits / temperature, dim=-1)) * (alpha * temperature * temperature) return hard_loss + soft_loss return hard_loss class DistillationTrainer(Trainer): def __init__(self, **kwargs): super().__init__(**kwargs) self.teacher_model.eval() def compute_loss(self, model, inputs, return_outputs=False): with torch.no_grad(): outputs_teacher = self.teacher_model(**inputs) outputs_student = model(**inputs) loss = compute_loss(outputs_student, inputs["labels"], teacher_logits=outputs_teacher.logits) return (loss, outputs_student) if return_outputs else loss training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=8, logging_steps=10, ) trainer = DistillationTrainer( model=student_model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, # 用户需自行准备数据集 eval_dataset=val_dataset, # 用户需自行准备验证集 tokenizer=tokenizer, ) trainer.train() ``` 此段代码主要分为以下几个部分： - 使用`transformers`库加载预先训练好的较大规模的语言模型（即教师模型），以及一个相对较小的学生模型； - 定义了用于计算总损失的方法`compute_loss()`，它不仅考虑到了传统的分类误差（hard label cross entropy），还加入了来自教师模型输出概率分布的信息（soft label KL divergence）； - 创建继承自Hugging Face `Trainer`类的新子类`DistillationTrainer`，重写了其中的`compute_loss`方法以便能够同时接收并处理来自两个不同模型的数据流； - 设置好训练参数后启动整个训练流程，在这个过程中不断调整学生模型直至其性能接近甚至超越原始的大规模教师模型[^4]。