大模型系列——用Deepseek-R1蒸馏自己的模型

最新推荐文章于 2025-05-12 04:41:20 发布
最新推荐文章于 2025-05-12 04:41:20 发布
阅读量4.5k 收藏
点赞数 4
分类专栏： 大模型 文章标签： 大模型 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/2401_84052244/article/details/146354165
版权

大模型系列——用Deepseek-R1蒸馏自己的模型

在今天的文章中，我将介绍如何通过创建本地版本的Deepseek-R1、定制LLM，并将其无缝集成到你的Python脚本中来实现这一点。

用Deepseek-R1蒸馏自己的模型

我不认为有必要介绍生成式人工智能的能力，自从2018年GPT-1发布以来，大型语言模型（LLMs）已经越来越多地融入我们的日常生活。我们大多数人都通过网页或应用界面与它们互动，可以在聊天界面中提问并获得答案。这种方法在你需要解决代码中的错误或获取意大利面博洛尼亚酱的食谱时非常有效，但在尝试将自定义LLMs集成到自动化管道并在数据集上运行操作时则不太适用。在今天的文章中，我将介绍如何通过创建本地版本的Deepseek-R1、定制LLM，并将其无缝集成到你的Python脚本中来实现这一点。

上个月，Deepseek发布了其最新的LLM产品，引起了极大的兴奋，震撼了科技界。除了Deepseek-R1，团队还发布了几个不同大小的精馏模型变体。由于模型蒸馏过程将知识从较大的LLM转移到较小的容器化模型中；开发人员可以更高效和硬件无关的方式利用LLMs进行本地化，并享受其推理能力带来的好处。拥有本地版本的一个重要优势是数据隐私。因为

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
DeepSeek掘金——用Deepseek-R1蒸馏自己的模型
02-23 3635
为了举例说明，我希望模型能够遍历我的数据集，理解每个意见的情感，并从-5到5对每个意见进行排名，并将其添加到新的列中。总之，上述指南为你提供了一个简单的方法来创建最新精馏Deepseek-R1模型的本地私有实例，并展示了如何创建自定义提示以在自己的数据上以可扩展的方式运行。通过使用pandas的apply()函数，我可以使用上述指定的函数针对数据框中的所有行运行模型，并结合辅助系统提示来帮助指导模型产生正确的输出。确保指定正确的模型。只需在>>>后面直接写入你的提示，就可以开始与你的模型的本地版本互动。
大模型系列——蒸馏DeepSeek-R1到自己的模型
2401_84052244的博客
03-20 3750
蒸馏是一种机器学习技术，其中较小的模型（“学生”）经过训练以模仿较大的预训练模型（“老师”）的行为。目标是保留老师的大部分表现，同时显着降低计算成本和内存占用。这个想法最早是在 Geoffrey Hinton 关于知识蒸馏的开创性论文中提出的。它不是直接在原始数据上训练学生模型，而是从老师模型的输出或中间表示中学习。这实际上是受到人类教育的启发。成本效率：较小的模型需要更少的计算资源。速度：非常适合延迟敏感的应用程序（例如 API、边缘设备）。
基于DeepSeek大模型的知识蒸馏与智能设备部署方案
猴的哥儿的博客
02-26 888
通过本方案，可在保持DeepSeek大模型核心能力的前提下，实现智能设备端的低功耗、高效率AI部署。建议根据具体业务场景选择合适的蒸馏策略和量化方案，并建立持续改进机制以适应不断变化的边缘计算需求。DeepSeek教师模型。
用DeepSeek-R1蒸馏模型原理和流程(黑盒蒸馏)
最新发布
谢白羽
05-12 258
微调和蒸馏区别①代码code②数学问题解答math③科学问题解答science④日常问题解答puzzle。
什么是AI提示词工程师？（附：提示词万能公式）
Code1994的博客
10-22 4430
提示词（Prompt）工程师是一种新兴职业，旨在帮助人类更好地与 AI 互动。就现有依托AI大模型创作内容的工具来说，都离不开专业的AI提示词工程师，这也是此次科技进步产生的最直观的新工作岗位。从名字上看，提示词工程师给人一种“程序员”既视感，但实际上，提示词工程师更偏向“杂家”，需要懂文学、计算机科学、数学，最关键的是需要丰富的想象力，否则大家制作出来的内容会千篇一律。提示词工程师要解决的问题是如何设计问题以达到理想结果。
DeepSeek-R1如何通过知识蒸馏把推理能力迁移到千问Qwen
2401_84494441的博客
01-27 3350
知识蒸馏是一种机器学习中的模型压缩技术，旨在将复杂的大型模型（称为教师模型，Teacher Model）的知识迁移到较小的模型（称为学生模型，Student Model）。这一方法特别适用于计算资源有限的设备（如手机或嵌入式设备），在显著降低模型规模的同时，尽量保留性能和精度。通过上述流程，知识蒸馏实现了“以大带小”的能力迁移。流程图清晰地展示了这一技术的关键步骤：教师模型生成预测，学生模型通过学习这些预测实现能力提升，最终部署到低资源设备上。
全面解读DeepSeek蒸馏技术：模型蒸馏和数据蒸馏
Python_cocola的博客
03-24 1649
蒸馏技术（Knowledge Distillation, KD），该概念最早出现在2015年由Geoffrey Hinton、Oriol Vinyals 和 Jeff Dean发表的一篇名为《Distilling the Knowledge in a Neural Network》的论文中，如下图：简单地说，它就是一种模型压缩和优化的方法，其核心思想就是“通过将一个大型且复杂的模型（称为“教师模型”）的知识、传递给一个小而高效的模型（称为“学生模型”）
【DeepSeek-R1背后的技术】系列二：大模型知识蒸馏（Knowledge Distillation）
https://github.com/Donvink，专注于计算机视觉、目标检测、目标跟踪等方向
02-04 3375
大规模语言模型（LLM）近年来在自然语言处理领域取得了巨大进步，使得人类对话和文本生成成为可能。然而，开源LLM模型由于参数规模较小，性能难以达到商业LLM的水平。知识蒸馏技术可以解决这一问题，它通过利用商业LLM的高性能，将其知识“蒸馏”（Knowledge Distillation，知识蒸馏，简称KD）到更小的开源模型中，从而实现高性能和低成本。
从理论到实践的全方位解析AI大模型蒸馏技术
2501_91381485的博客
04-14 1048
模型蒸馏作为连接AI研究与产业落地的重要桥梁，正在向更自动化、多模态、自适应方向演进。随着Transformer、MoE等新架构的出现，蒸馏技术需要持续创新以应对超大模型的压缩需求。未来，结合神经科学启发的学习方法与量子计算等新型硬件，蒸馏技术有望突破现有瓶颈，推动AI真正实现「大而强」到「小而美」的跨越式发展。
DeepSeek掘金——蒸馏DeepSeek-R1到自己的模型
02-24 3993
蒸馏是一种机器学习技术，其中较小的模型（“学生”）经过训练以模仿较大的预训练模型（“老师”）的行为。目标是保留老师的大部分表现，同时显着降低计算成本和内存占用。这个想法最早是在 Geoffrey Hinton 关于知识蒸馏的开创性论文中提出的。它不是直接在原始数据上训练学生模型，而是从老师模型的输出或中间表示中学习。这实际上是受到人类教育的启发。成本效率：较小的模型需要更少的计算资源。速度：非常适合延迟敏感的应用程序（例如 API、边缘设备）。
大模型——用Deepseek-R1蒸馏自己的模型
03-18 1138
为了举例说明，我希望模型能够遍历我的数据集，理解每个意见的情感，并从-5到5对每个意见进行排名，并将其添加到新的列中。总之，上述指南为你提供了一个简单的方法来创建最新精馏Deepseek-R1模型的本地私有实例，并展示了如何创建自定义提示以在自己的数据上以可扩展的方式运行。通过使用pandas的apply()函数，我可以使用上述指定的函数针对数据框中的所有行运行模型，并结合辅助系统提示来帮助指导模型产生正确的输出。确保指定正确的模型。只需在>>>后面直接写入你的提示，就可以开始与你的模型的本地版本互动。
如何用DeepSeek-R1蒸馏出属于你自己的大模型
datayx的文章
02-07 68
向AI转型的程序员都关注公众号机器学习AI算法工程发现了一个新的fune-tune框架，可以在1小时内让DeepSeek-R1蒸馏出属于你自己的小模型，整个过程是全自动的，不需要编写代码或者手动调节，仅需定义你的数据集即可。这意味着假设你是一个医生，完全可以基于过往的病例，在本地使用DeepSeek-R1构建一个属于你自己的医学专业模型。参考文献：[1] 框架地址：https://github....
【实战篇】【Deepseek模型私有化训练全流程详解：从零到一，手把手教你搞定！】
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
03-05 1378
我这就帮你整理一篇超详细的DeepSeek模型私有化训练保姆级教程，全程手把手教学，保证每个环节都拆解到位，连小白也能跟着操作！参考的ZeRO优化配置。参考的格式转换方法。参考的数据处理方案。
蒸馏DeepSeek-R1到自己的模型
m0_59235945的博客
02-11 1763
蒸馏是一种机器学习技术，其中较小的模型（“学生”）经过训练以模仿较大的预训练模型（“老师”）的行为。目标是保留老师的大部分表现，同时显着降低计算成本和内存占用。这个想法最早是在 Geoffrey Hinton 关于知识蒸馏的开创性论文中提出的。它不是直接在原始数据上训练学生模型，而是从老师模型的输出或中间表示中学习。这实际上是受到人类教育的启发。为什么它很重要：成本效率：较小的模型需要更少的计算资源。速度：非常适合延迟敏感的应用程序（例如 API、边缘设备）。
DeepSeek R1技术报告关键解析(5/10)：知识蒸馏：如何让小模型也能具备强推理能力？
AI与算法都要通俗易懂
02-05 1564
知识蒸馏（Knowledge Distillation）是一种让小模型从大模型学习的技术，类似于一位资深老师将自己的知识浓缩后，传授给学生。大模型通常计算量大、推理速度慢，而小模型虽然计算资源消耗更少，但推理能力往往不如大模型。通过知识蒸馏，小模型可以继承大模型的推理能力，同时保持较低的计算成本。在 DeepSeek-R1 训练过程中，研究人员通过知识蒸馏，让较小的模型也能具备较强的推理能力。
DeepSeek-R1 蒸馏模型及如何用 Ollama 在本地运行DeepSeek-R1
热门推荐
llm_way的博客
01-26 1万+
在人工智能飞速发展的领域中，大型语言模型（LLMs）的出现可谓是一项重大变革。在这些模型里，DeepSeek - R1 及其蒸馏模型备受瞩目，它们融合了独特的能力与高可用性。今天我们一起聊一下 DeepSeek - R1 蒸馏模型究竟是什么，它们的工作原理、应用场景，并提供一份使用 Ollama 在本地运行 DeepSeek R1 的详细步骤指南。DeepSeek - R1 蒸馏模型（模型蒸馏（Model Distillation）：AI模型小型化与高效化之道）是强大的 DeepSeek - R1 人工智能
从零开始：使用PyTorch构建DeepSeek R1模型及其训练详解
Z20140628的博客
02-25 913
以上代码展示了如何使用 PyTorch 构建一个简单的基于 Transformer 的文本生成模型。DeepSeek R1 是一个假设的模型名称，你可以根据自己的需求修改模型架构和超参数。这只是一个简单的示例，实际应用中需要考虑更多因素，例如数据预处理、模型正则化、学习率调度等。
deepseek本地部署，使用python交互运行
呆萌的代Ma
02-06 1267
在Github中我们看到这样的图片，模型参数等都可以通过HuggingFace下载，，参数量越大，对显存的要求更高。
deepseek-r1模型原理
02-01
### DeepSeek-R1 模型工作原理 #### 模型架构与设计目标 DeepSeek-R1 是一种先进的大型语言模型，旨在通过高效的推理能力和较小的体积实现高性能的语言处理任务。为了达到这一目的，开发团队采用了知识蒸馏技术，将更大规模的基础模型的知识迁移到相对较小的目标模型上[^3]。 #### 训练方法概述 在训练阶段，DeepSeek 团队利用由 R1 生成的大约 800,000 条数据记录作为监督信号，对选定的小型预训练模型（如 Qwen 和 Llama 系列）实施微调操作。这种做法不仅提高了小型化后的模型性能，还保持了原有大模型的强大表达力和泛化能力。具体来说，这些经过优化调整的小型模型能够在资源受限环境中提供接近甚至超越原始大规模模型的表现水平。 #### 应用场景支持 得益于其紧凑的设计以及出色的计算效率，DeepSeek-R1 特别适合部署于边缘设备或其他计算资源有限的地方。借助专门为此类环境定制化的工具链——比如 Ollama 平台所提供的便捷接口，“`ollama run deepseek -r1`”，用户可以快速获取并启动该模型用于实际应用当中[^1]。 ```bash ollama run deepseek -r1 ``` 此命令允许使用者轻松地从远程服务器拉取最新版本的 DeepSeek-R1 模型至本地机器，并立即投入使用而无需额外配置步骤。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值