利用 DeepSeek-R1 蒸馏模型结合 LoRA 和COT数据集进行高效微调

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#人工智能 #Deepseek-r1 #deepseek #LoRA #COT

DeepSeek-R1 （深度解析 DeepSeek R1：强化学习与知识蒸馏的协同力量）作为一款由幻方量化旗下 ai 公司深度求索（deepseek）研发的推理模型，自 2025 年 1 月 20 日正式发布并开源模型权重以来，备受关注。它采用强化学习进行后训练，在数学、代码和自然语言推理等复杂任务上表现卓越 ，可与 OpenAI O1 媲美。随着对模型应用需求的不断细化，如何利用其蒸馏模型进行高效微调，并结合低秩适应（LoRA）和思维链（Chain-of-Thought）数据集，成为提升模型在特定任务中性能的重要研究方向。

DeepSeek-R1 模型概述

DeepSeek-R1 的出现，为大语言模型领域带来了新的活力。其采用的大规模强化学习技术，是一大技术亮点。仅需少量标注数据，就能显著提升模型性能。通过构建智能训练场，动态生成题目和实时验证解题过程，模型的推理能力得到了有效锻炼。在世界大模型排名 arena 上，DeepSeek-R1 (

最低0.47元/天 解锁文章
如何使用 LoRA 对 DeepSeek R1 进行微调
iCloudEnd的博客
02-01 2328
LLM 的全面微调可能非常耗费资源。PEFT 技术（例如 LoRA）通过仅调整一小部分参数提供了一种优雅的解决方案。LoRA 的工作原理是冻结模型的权重并将可训练的低秩矩阵注入关键层。考虑 Transformer 层中的权重矩阵 (W)。我们不会直接更新 (W)，而是将其更新为：这里，（A）和（B）是低秩矩阵，是被注入的可训练权重。在实践中，你可以定义一个秩r，使得（A）具有形状(N, r)，（B）具有形状(r, M)，乘法结果为具有相同形状的矩阵a（W）(N, M)。
大模型系列——蒸馏DeepSeek-R1到自己的模型
2401_84052244的博客
03-20 3857
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）。
【transformer理论+实战（二）】Lora本地微调实战 --deepseek-r1蒸馏模型
造梦先森Kai的专栏
03-15 821
Huggingface是一个开放的人工智能模型库，提供了大量经过预训练的模型供用户下载和使用。
DeepSeek R1模型Lora微调训练
Arkham的专栏
03-28 1953
DeepSeek模型微调训练
LoRA微调deepseek R1（7B）
蓝羽飞鸟的博客
02-24 4208
数据集准备，模型加载，LoRA适配，微调训练，推理全流程
DeepSeek R1微调训练
魔希达的博客
02-17 4649
用自定义数据集对deepseek r1模型进行微调训练，以及模型部署。
DeepSeek-R1大模型微调技术深度解析：架构、方法与应用全解析
maxcode
03-15 579
DeepSeek-R1通过创新架构设计（MoE、动态专家系统）与高效微调技术（LoRA、GRPO），在推理性能、成本效益及多领域应用中展现出显著优势。其开源工具链与行业案例为开发者提供了从理论到实践的完整支持，推动大模型技术的落地与规模化应用。
开源模型应用落地-DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B与vllm实现推理加速的正确姿势（一）
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以微薄之力，予他人些许温暖.
02-02 1万+
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型通过蒸馏技术成功提炼Qwen-7B核心知识，旨在满足小型模型需求，并在全面测试中优化性能和拓展应用边界。
DeepSeek掘金——蒸馏DeepSeek-R1到自己的模型
02-24 4045
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）。
定制化训练DeepSeek模型：LoAR、COT推理与SFT技术应用
xiaodoudou的专栏
02-12 936
模型加载与预处理：详细讲解如何加载预训练模型、分词器，并处理输入数据集。LoRA配置：介绍如何使用LoRA技术配置模型，并高效进行微调，节省计算资源。训练过程：展示了如何配置训练参数，使用SFTTrainer进行训练，并通过WandB记录训练日志。模型保存与评估：如何保存微调后的模型，以及如何通过合适的评估集对模型进行验证。模型合并：展示了如何通过加权平均的方式合并多个模型权重，得到一个更强大的模型。特性核心原理通过低秩矩阵分解减少需要调整的参数量。
DeepSeek-R1-7B-Distill模型微调全过程记录，LLaMA_Factory训练自己的数据集，合并lora微调模型并量化为gguf，接入微信实现自动对话回复
qq_53091149的博客
02-21 3484
DeepSeek-R1-7B-Distill模型微调全过程记录，LLaMA_Factory训练自己的数据集，合并lora微调模型并量化为gguf，接入微信实现自动对话回复
手把手教学，DeepSeek-R1微调全流程拆解
2401_85375151的博客
02-20 4311
DeepSeek-R1 是由深度求索（DeepSeek）公司开发的突破性推理模型。DeepSeek-R1 基于 DeepSeek-V3-Base（总共 671B 个参数，每次推理 37B 处于活动状态）构建，使用强化学习 （RL） 在提供最终答案之前生成思路链 （CoT）。为了使这些功能更易于访问，DeepSeek 将其 R1 输出提炼成几个较小的模型：基于 Qwen 的蒸馏模型：1.5B、7B、14B 和 32B基于 Llama 的蒸馏模型：8B 和 70B。
【DeepSeek-R1背后的技术】系列五：DeepSeek-R1微调指南
https://github.com/Donvink，专注于计算机视觉、目标检测、目标跟踪等方向
02-08 3700
微调像 DeepSeek-R1 这样的大型 AI 模型可能需要大量资源，但如果我们能使用正确的工具，依然可以在消费级硬件上进行有效的训练。下面我们来探索如何使用 LoRA（低秩自适应）和 Unsloth 优化 DeepSeek-R1 微调，从而实现更快、更低成本的训练。 在这篇博文中，我们将在消费级 GPU 上使用 LoRA（低秩自适应）和 Unsloth 对 DeepSeek-R1 进行微调。
在消费级硬件上微调 DeepSeek-R1
2401_84204207的博客
02-13 1655
本篇是 DeepSeek 相关系列的第一篇，对 DeepSeek-R1 等大型 AI 模型进行微调可能需要大量资源，但使用正确的工具，可以在消费级硬件上进行高效训练。让我们探索如何使用 LoRA（低秩自适应）和 Unsloth 优化 DeepSeek-R1 微调，从而实现更快、更具成本效益的训练。🚀🔧💡DeepSeek 最新推出的 R1 模型在推理性能方面树立了新的行业标杆，其表现可与许多专有模型相媲美，但与此同时，它依然保持了开源的特性，使得更多的开发者和研究者能够访问并基于这一平台进行创新。
【DeepSeek+LoRA+FastAPI】开发人员如何微调Deepseek-R1大模型并暴露接口给后端调用
qq_59534628的博客
03-17 1965
想象一下，你让一个博士但没上过临床的文科生给病人开药，结果他开出了十年前就禁用的药品——这就是通用AI在专业领域闹的"一本正经胡说八道"现象。虽然像GPT、DeepSeek这些"全能型选手"能写诗编程聊八卦，但当它们遇到医疗诊断、法律文书这些需要精准专业知识的场景时，常常会犯低级错误。其实要让AI真正成为行业专家，就像培养医学生一样：先找个聪明的"学霸"（基础大模型），再给他喂专业的"教科书"（行业数据库），最后在"三甲医院"实战训练（微调优化）。
微调和蒸馏大模型的详细技术比较：创建自我优化、极具适应性的AI系统
bugyinyin的博客
02-28 1284
LLM 已经彻底改变了人工智能，特别是具有数十亿到数百亿参数的模型，使其在各种自然语言处理（NLP）任务中实现了最先进的表现。然而，它们庞大的体量带来了计算效率、适应性和部署可行性方面的挑战。微调和蒸馏这两种主要技术已经成为关键的优化策略。
要对llama2-7b做lora+dpo微调，两阶段，先用dpo微调，然后用cot数据集微调，可行吗？
最新发布
ttest11的博客
06-19 753
先 COT 微调再 DPO 微调更合理。也可尝试两阶段迭代，但注意仔细验证性能！顺序建议：SFT（COT数据）→ DPO优化数据建议：可自建COT推荐推理集，或用RecSys数据加自制推理链建议先小规模验证，不同顺序影响，结合Validation准确率和生成内容质量共同评估。
大模型微调项目 / 数据集调研汇总，零基础入门到精通，收藏这一篇就够了
Python_0011的博客
08-01 1548
本文主要总结本人最近跑过的大模型微调项目。相信大家这几个月都会不断新出的微调大模型项目刷屏，频率基本每天都有高星的项目诞生，部分还宣称自己达到GPT的百分之多少，一方面弄得大家过度乐观，一方面弄得大家焦虑浮躁。面对这种情况，我的建议是「多动手」。把这些项目 clone 下来，跑跑代码，把项目用到的数据集下载下来做做EDA，把项目训练完的checkpoint下载下来，用自己的例子跑跑。多接触反而心态平定了许多。回归正题，这篇博文聊聊一些热门的大模型微调项目。
解析模型微调方法最新方法(LoRA/蒸馏/剪枝/合并)
2401_85343303的博客
05-08 1020
学生模型的token损失：教师模型的token损失（通过映射函数确定的教师token范围）：其中， 是一个聚合函数（如求和、取最大值或求平均值）。
DeepSeek-R1大模型微调与SpringBoot+Vue2系统集成
DeepSeek-R1大模型微调是一项前沿且极具实践价值的技术，它结合了深度学习、自然语言处理与工程化部署的多重挑战。本文围绕“从零开始进行DeepSeek-R1大模型的微调”这一核心主题，系统性地涵盖了环境搭建、模型下载...
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