deepseek 蒸馏

### DeepSeek 蒸馏实现方法教程 #### 模型选择与准备 为了将DeepSeek-R1的推理能力迁移至Qwen2，需先选定源模型（教师模型）和目标模型（学生模型）。在此案例中，DeepSeek-R1作为教师模型，而Qwen2则扮演学生模型的角色[^2]。 #### 数据集构建 创建用于训练的学生模型的数据集至关重要。此过程涉及收集来自DeepSeek-R1处理过的大量输入输出对，并将其转换成适合于Qwen2学习的形式。这些数据应覆盖尽可能广泛的应用场景，以确保最终的小模型具备足够的泛化能力。 #### 知识蒸馏核心机制 知识蒸馏的核心在于模仿教师模型的行为模式而非简单复制其参数。具体来说： - **模板化输出**：设计特定格式让教师模型给出指导性的预测结果； - **拒绝采样**：过滤掉那些不符合预期标准的回答，只保留高质量样本供学生模型学习； 这种方法使得即使是在资源有限的情况下，经过优化后的轻量级版本依然能够执行复杂的逻辑运算并提供精准的服务响应. ```python def distill_knowledge(teacher_model, student_model, dataset): distilled_dataset = [] for input_data in dataset: teacher_output = teacher_model.predict(input_data) # Apply template formatting to the output from the teacher model. formatted_teacher_output = format_output_as_template(teacher_output) # Perform rejection sampling on the outputs before adding them into new training set. if passes_quality_check(formatted_teacher_output): distilled_dataset.append((input_data, formatted_teacher_output)) train_student(student_model, distilled_dataset) def format_output_as_template(output): """Formats the raw prediction results according to predefined templates.""" pass def passes_quality_check(output): """Checks whether an individual piece of data meets quality criteria.""" return True # Placeholder implementation. def train_student(model, dataset): """Trains a smaller 'student' neural network using specially prepared datasets derived via knowledge distillation process.""" pass ``` 通过上述代码片段可以更直观理解如何利用Python编程语言来实施整个流程中的几个关键技术环节。