deepseek r1 不带深度思考

### 华为显卡上部署 DeepSeek R1 模型 为了在华为显卡上成功部署 DeepSeek R1 深度学习模型，需考虑几个关键因素： #### 1. 硬件准备 确保所使用的华为显卡支持必要的计算能力。通常情况下，推荐使用具备高算力和支持 CUDA 或者其他兼容加速技术的 GPU 设备[^1]。 #### 2. 软件环境搭建 安装适用于华为平台的操作系统及驱动程序，并设置好 Python 开发环境。对于特定于华为硬件的支持库和工具链也应予以关注并正确配置[^2]。 #### 3. 安装依赖项 根据官方文档指引完成 PyTorch 或 TensorFlow 的安装过程，这些框架提供了对多种不同类型GPU的良好支持。值得注意的是，在某些场景下可能还需要额外安装一些辅助软件包来增强性能表现或实现更好的适配性。 #### 4. 配置优化选项 调整训练脚本中的超参数设定以适应目标硬件特性；例如批处理大小、线程数等都可以影响到最终的效果与效率。此外，还可以探索利用分布式训练机制进一步提升大规模数据集上的运算速度。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` 此命令用于安装不带 GPU 加速版本的 PyTorch 库，如果要充分利用华为提供的 GPU 性能，则应当寻找对应的预编译二进制文件或是按照厂商说明构建自定义版本。

### 使用 DeepSeek R1 进行猫狗分类模型训练 DeepSeek R1 是一款专注于增强大型语言模型推理能力的大规模预训练模型[^2]。然而，该模型主要用于自然语言处理任务，并不是专门为图像识别设计的框架。对于猫狗分类这样的计算机视觉任务，通常会采用卷积神经网络（CNNs）或其他专门针对图像数据优化的深度学习架构。 尽管如此，在某些情况下可以尝试将文本描述与图片相结合的方式利用到多模态学习中去。如果确实希望基于 DeepSeek R1 来实现这一目标，则可能需要考虑以下几个方面： #### 数据准备 为了适应 DeepSeek R1 的输入格式，应当收集并标注大量带有文字说明的猫狗照片作为训练集。每张图片都应该配有清晰的文字标签来指示其类别——即“猫”或“狗”。 #### 特征提取 考虑到原始版本可能是为了解决NLP问题而构建，因此有必要引入额外的技术手段用于从图像中抽取特征向量。这一步骤可以通过迁移学习的方法完成，比如选用已经过ImageNet预训练过的ResNet、VGG等经典CNN结构来进行特征编码工作。 #### 跨模态融合 接下来就是思考怎样把上述两部分的信息有效地结合起来传递给 DeepSeek R1 。一种可行方案是先分别获取各自领域内的表示形式再加以拼接；另一种则是探索更复杂的交互机制如注意力机制等让两者之间产生更多关联度更高的交流模式。 #### 训练过程调整 最后也是最关键的一环在于重新定义损失函数以及微调超参数使得整个系统能够在新的目标任务上取得良好表现。由于涉及到不同类型的输入源所以这里可能会遇到一些挑战，例如权重初始化策略的选择或是正则化方法的应用等等都需要仔细斟酌。 ```python import torch from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer from torchvision.models import resnet50 from PIL import Image from torch.utils.data import Dataset, DataLoader class MultiModalDataset(Dataset): def __init__(self, image_paths, texts, labels): self.image_transform = ... # Define your transformation pipeline here self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('deepseek-r1') self.images = [Image.open(path).convert('RGB') for path in image_paths] self.texts = texts self.labels = labels def __len__(self): return len(self.labels) def __getitem__(self, idx): img_tensor = self.image_transform(self.images[idx]) text_encoding = self.tokenizer( self.texts[idx], truncation=True, padding='max_length', max_length=512, return_tensors="pt" ) item = { 'input_ids': text_encoding['input_ids'].squeeze(), 'attention_mask': text_encoding['attention_mask'].squeeze(), 'image_features': img_tensor, 'label': self.labels[idx], } return item def train_model(): device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" model_text = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('deepseek-r1').to(device) model_image = resnet50(pretrained=True).to(device) dataset = MultiModalDataset(image_paths=['path/to/images'], texts=["description"], labels=[0]) # Replace with actual data. dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=8, shuffle=True) optimizer = ... for epoch in range(num_epochs): for batch in dataloader: outputs_text = model_text(input_ids=batch["input_ids"].to(device), attention_mask=batch["attention_mask"].to(device)) features_img = model_image(batch["image_features"].unsqueeze(0).to(device)) combined_representation = torch.cat((outputs_text.logits.mean(dim=-1), features_img.flatten()), dim=-1) loss_fn(combined_representation, batch["labels"]) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() train_model() ```