Open R1 项目教程

Open R1 项目教程

open-r1 Fully open reproduction of DeepSeek-R1 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/open/open-r1

1. 项目介绍

Open R1 是一个开源项目，旨在构建一个完整的 R1 管道，使得用户可以重现和在此基础上构建。该项目基于 DeepSeek-R1 的技术报告，包含模型训练、推理和评估的各个阶段。Open R1 的目标是提供一个简单、透明的平台，用于研究和开发大型语言模型。

2. 项目快速启动

在开始之前，请确保您的系统满足以下要求：

• Python 虚拟环境
• CUDA 12.4
• 依赖库：vLLM、FlashAttention、PyTorch v2.5.1

创建 Python 虚拟环境

uv venv openr1 --python 3.11
source openr1/bin/activate

安装依赖

uv pip install --upgrade pip
uv pip install vllm==0.7.2 setuptools
uv pip install flash-attn --no-build-isolation

克隆项目

git clone https://github.com/huggingface/open-r1.git
cd open-r1

安装项目依赖

GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 uv pip install -e ".[dev]"

登录 Hugging Face 和 Weights & Biases

huggingface-cli login
wandb login

检查 Git LFS

git-lfs --version

如果未安装，请运行：

sudo apt-get install git-lfs

训练模型

以下命令展示了如何使用 DeepSeek-R1 的数据集进行监督微调（SFT）：

accelerate launch --config_file recipes/accelerate_configs/zero3.yaml src/open_r1/sft.py \
--model_name_or_path Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct \
--dataset_name open-r1/OpenR1-Math-220k \
--learning_rate 1.0e-5 \
--num_train_epochs 1 \
--packing \
--max_seq_length 16384 \
--per_device_train_batch_size 16 \
--gradient_checkpointing \
--bf16 \
--output_dir data/Qwen2.5-1.5B-Open-R1-Distill

3. 应用案例和最佳实践

Open R1 项目可以用于多种应用场景，以下是一些案例和最佳实践：

• 数学推理：使用项目提供的数学数据集训练模型，以解决复杂的数学问题。
• 代码生成：利用模型生成代码，特别是在编程竞赛问题解决中。
• 数据集构建：创建和共享针对特定任务的大型数据集。

4. 典型生态项目

Open R1 的生态系统包括了多个相关项目，以下是一些典型的例子：

• CodeForces-CoTs：一个包含 10k 编程竞赛问题和 100k 解决方案的数据集。
• IOI24：一个包含国际信息学奥林匹克竞赛的非常困难问题的数据集。

以上就是 Open R1 项目的教程，希望对您的学习和研究有所帮助。

open-r1 Fully open reproduction of DeepSeek-R1 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/open/open-r1