Light-R1 项目安装与配置指南

Light-R1 项目安装与配置指南

Light-R1 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/Light-R1

1. 项目基础介绍

Light-R1 是一个开源项目，由 Qihoo360 开发。该项目专注于利用深度学习技术进行数学问题解答，特别是针对长链因果推理（Long COT）任务。主要编程语言为 Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

• 深度学习模型: 项目使用了基于 Transformer 的深度学习模型，包括 SFT（Soft prompts Fine-tuning）、DPO（Data Programming with Overfitting）等技术。
• 框架: 使用了 360-LLaMA-Factory 作为训练框架，以及 DeepScaleR 作为评价脚本的基础。
• 数据集: 使用了多个公开数学数据集，如 OpenR1-Math-220k、OpenThoughts-114k、LIMO 等，并对数据进行了去污染处理。

3. 项目安装和配置的准备工作

准备工作

• Python 环境: 确保你的系统中安装了 Python 3.6 或更高版本。
• pip: 确保安装了 pip，用于安装 Python 包。
• 环境依赖: 安装项目所需的 Python 包，包括但不限于 torch、transformers、numpy 等。
• 硬件要求: 项目训练部分可能需要较高的计算资源，建议使用配备有高性能 GPU 的机器。

安装步骤

1. 克隆项目仓库

   git clone https://github.com/Qihoo360/Light-R1.git
   cd Light-R1
   

2. 安装依赖 在项目根目录下，运行以下命令安装所需的 Python 包：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 下载数据集 根据项目文档，下载所需的数据集并放置到合适的目录下。

4. 配置训练脚本 根据项目提供的训练脚本（位于 train-scripts 目录），配置相关参数，如数据集路径、模型参数等。

5. 开始训练 运行训练脚本开始训练模型。根据项目文档，训练时间可能需要数小时，具体时间取决于你的硬件配置。

6. 模型评估 训练完成后，使用 DeepScaleR 框架对模型进行评估，确保模型性能达到预期。

7. 模型部署 根据项目文档和需求，部署模型进行实际使用。

以上步骤为基本的安装和配置指南，具体细节可能需要参考项目官方文档和相关的技术说明。

Light-R1 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/Light-R1