一步步将DeepSeek R1微调成一个DeepDoctor（资深医生）

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DeepSeek 颠覆了 AI 领域，挑战 OpenAI 的主导地位，推出了一系列先进的推理模型。最令人兴奋的是？这些模型完全免费，且没有任何使用限制，人人都可以访问。

在本教程中，我们将对 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 模型进行微调，使用来自 Hugging Face 的医学思维链数据集进行训练。该精简版 DeepSeek-R1 模型是通过在 DeepSeek-R1 生成的数据上微调 Llama 3.1 8B 模型而创建的。它展示了与原始模型相似的推理能力。

什么是 DeepSeek R1?

DeepSeek-R1 和 DeepSeek-R1-Zero 在数学、编程和逻辑推理任务上与 OpenAI 的 o1 性能相当。但是 R1 和 R1-Zero 都是开源的。

DeepSeek-R1-Zero

DeepSeek-R1-Zero 是首个完全通过大规模强化学习（RL，Reinforcement Learning）训练的开源模型，而不是通过监督微调（SFT，Supervised Fine-Tuning）作为初始步骤。这种方法使得模型能够独立探索思维链（CoT，Chain-of-Thought）推理，解决复杂问题，并迭代优化其输出。然而，这种方式也带来了一些挑战，如推理步骤重复、可读性差以及语言混杂，可能影响其清晰度和可用性。

DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 的推出旨在克服 DeepSeek-R1-Zero 的局限性，通过在 RL 之前引入冷启动数据，为推理和非推理任务提供了更为坚实的基础。

这种多阶段训练使得该模型在数学、编程和推理基准测试中，能够达到与 OpenAI-o1 相媲美的领先水平，同时提升了输出的可读性和连贯性。

DeepSeek 蒸馏（Distillation）

DeepSeek 还推出了蒸馏模型。这些更小、更高效的模型同样展示了卓越的推理性能。

这些模型的参数范围从 1.5B 到 70B 不等，但保留了强大的推理能力，其中 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 在多个基准测试中超越了 OpenAI-o1-mini。

更小的模型继承了大模型的推理模式，展示了蒸馏过程的有效性。

在这里插入图片描述

逐步微调 DeepSeek R1

1. 环境设置

在本项目中，我们使用 Kaggle 作为云 IDE，因为它提供免费的 GPU 资源。我选择了两块 T4 GPU，但是看起来最终我只用了一块。如果你想用自己的电脑微调的话，那估计至少是要一块 16GB 显存的 RTX 3090 才行。

首先，启动一个新的 Kaggle notebook，并将你的 Hugging Face token 和 Weights & Biases token 添加为密钥。

设置好密钥之后，安装 unsloth Python 包。Unsloth 是一个开源框架，旨在使大型语言模型（LLM）的微调速度提高一倍，并且更具内存效率。

%%capture
!pip install unsloth
!pip install --force-reinstall --no-cache-dir --no-deps git+https://github.com/unslothai/unsloth.git

在这里插入图片描述

登录Weights & Biases (wandb)，并创建一个新项目，以跟踪实验和微调进展。

import wandb

wb_token = user_secrets.get_secret("wandb")

wandb.login(key=wb_token)
run = wandb.init(
    project='Fine-tune-DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B on Medical COT Dataset',     
    job_type="training",     
    anonymous="allow"
)

2. 加载模型和 tokenizer

在本项目中，我们将加载 Unsloth 版本的 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B。

https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B

此外，为了优化内存使用和性能，我们将以 4-bit 量化的方式加载该模型。
在这里插入图片描述

3. 微调前的模型推理

为了为模型创建提示模板，我们将定义一个系统提示，并在其中包含问题和回答生成的占位符。该提示将引导模型逐步思考，并提供一个逻辑严谨、准确的回答。

prompt_style = """Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. 
Write a response that appropriately completes the request. 
Before answering, think carefully about the question and create a step-by-step chain of thoughts to ensure a logical and accurate response.

### Instruction:
You are a medical expert with advanced knowledge in clinical reasoning, diagnostics, and treatment planning. 
Please answer the following medical question.

### Question:
{}

### Response:
<think>{}"""

在这个示例中，我们将向 prompt_style 提供一个医学问题，将其转换为 token，然后将这些 token 传递给模型以生成回答。

question = "A 61-year-old woman with a long history of involuntary urine loss during activities like coughing or sneezing but no leakage at night undergoes a gynecological exam and Q-tip test. Based on these findings, what would cystometry most likely reveal about her residual volume and detrusor contractions?"

FastLanguageModel.for_inference(model) 
inputs = tokenizer([prompt_style.format(question, "")], return_tensors="pt").to("cuda")

outputs = model.generate(
    input_ids=inputs.input_ids,    
    attention_mask=inputs.attention_mask,    
    max_new_tokens=1200,    
    use_cache=True,
)
response = tokenizer.batch_decode(outputs)
print(response[0].split("### Response:")[1])

这个医学问题的大致含义是：

一名 61 岁的女性长期在咳嗽或打喷嚏等活动中不自觉地漏尿，但夜间没有漏尿，她接受了妇科检查和 Q-tip 测试。根据这些发现，膀胱测压最有可能揭示她的残余量和逼尿肌收缩情况？

即使在没有微调的情况下，我们的模型也成功地生成了思维链，并在给出最终答案之前进行了推理。推理过程被封装在标签内。

那么，为什么我们仍然需要微调呢？尽管推理过程详细，但它显得冗长且不简洁。此外，最终答案以项目符号格式呈现，这与我们希望微调的数据集的结构和风格有所偏离。

4. 加载和处理数据集

我们将稍微调整提示模板，以处理数据集，方法是为复杂的思维链列添加第三个占位符。

train_prompt_style = """Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. 
Write a response that appropriately completes the request. 
Before answering, think carefully about the question and create a step-by-step chain of thoughts to ensure a logical and accurate response.

### Instruction:
You are a medical expert with advanced knowledge in clinical reasoning, diagnostics, and treatment planning. 
Please answer the following medical question. 

### Question:
{}

### Response:
<think>
{}
</think>
{}"""

编写一个 Python 函数，在数据集中创建一个 “text” 列，该列由训练提示模板组成。将占位符填充为问题、思维链和答案。

在这里插入图片描述

我们将从 Hugging Face Hub 加载 FreedomIntelligence/medical-o1-reasoning-SFT 数据集的前 500个样本。

https://huggingface.co/datasets/FreedomIntelligence/medical-o1-reasoning-SFT?row=46

之后，我们将使用 formatting_prompts_func 函数对 “text” 列进行映射。

如我们所见，“text” 列包含了系统提示、指令、思维链和答案。

5. 设置模型

通过使用目标模块，我们将通过向模型中添加低秩适配器（low-rank adopter）来设置模型。

model = FastLanguageModel.get_peft_model(
    model,    
    r=16,     
    target_modules=[    
        "q_proj",        
        "k_proj",        
        "v_proj",        
        "o_proj",        
        "gate_proj",        
        "up_proj",        
        "down_proj",    
    ],    
    lora_alpha=16,    
    lora_dropout=0,      
    bias="none",      
    use_gradient_checkpointing="unsloth",  # True or "unsloth" for very long context    
    random_state=3407,    
    use_rslora=False,      
    loftq_config=None,
)

接下来，我们将设置训练参数和训练器，通过提供模型、tokenizer、数据集以及其他重要的训练参数，来优化我们的微调过程。

在这里插入图片描述

6. 训练模型

trainer_stats = trainer.train()

训练过程花费了 22 分钟完成。训练损失逐渐降低，这表明模型性能有所提升，这是一个积极的信号。

通过登录 Weights & Biases 网站并查看完整的模型评估报告。

7. 微调后的模型推理

为了对比结果，我们将向微调后的模型提出与之前相同的问题，看看有什么变化。

question = "A 61-year-old woman with a long history of involuntary urine loss during activities like coughing or sneezing but no leakage at night undergoes a gynecological exam and Q-tip test. Based on these findings, what would cystometry most likely reveal about her residual volume and detrusor contractions?"

FastLanguageModel.for_inference(model)  # Unsloth has 2x faster inference!
inputs = tokenizer([prompt_style.format(question, "")], return_tensors="pt").to("cuda")

outputs = model.generate(
    input_ids=inputs.input_ids,    
    attention_mask=inputs.attention_mask,    
    max_new_tokens=1200,    
    use_cache=True,
)
response = tokenizer.batch_decode(outputs)
print(response[0].split("### Response:")[1])

结果明显更好且更准确。思维链条简洁明了，答案直接且只用了一段话。微调成功。

8. 本地保存模型

现在，让我们将适配器、完整模型和 tokenizer 保存在本地，以便在其他项目中使用。

new_model_local = "DeepSeek-R1-Medical-COT"
model.save_pretrained(new_model_local) 
tokenizer.save_pretrained(new_model_local)

model.save_pretrained_merged(new_model_local, tokenizer, save_method = "merged_16bit",)

9. 将模型推送到 Hugging Face Hub

我们还将把适配器、tokenizer 和模型推送到 Hugging Face Hub，以便 AI 社区能够通过将其集成到他们的系统中，充分利用这个模型。

new_model_online = "realyinchen/DeepSeek-R1-Medical-COT
"model.push_to_hub(new_model_online)
tokenizer.push_to_hub(new_model_online)

model.push_to_hub_merged(new_model_online, tokenizer, save_method = "merged_16bit")

总结

AI 领域正在快速变化。开源社区正在崛起，挑战过去三年主导 AI 领域的专有模型。

开源的 LLM 正在变得更加优秀、更快速、更高效，使得在较低的计算和内存资源下微调它们变得比以往更加容易。

在本教程中，我们探讨了 DeepSeek R1 推理模型，并学习了如何对其精简版进行微调，以应用于医学问答任务。微调后的推理模型不仅提升了性能，还使其能够应用于医学、急救服务和医疗等关键领域。

为了应对 DeepSeek R1 的发布，OpenAI 推出了两个强大的工具：一个更先进的推理模型：o3，以及 Operator AI Agent，依托全新的计算机使用 Agent（CUA，Computer Use Agent）模型，能够自主浏览网站并执行任务。

源代码：

https://www.kaggle.com/code/realyinchen/deepseek-r1-medical-cot

DeepSeek无疑是2025开年AI圈的一匹黑马，在一众AI大模型中，DeepSeek以低价高性能的优势脱颖而出。DeepSeek的上线实现了AI界的又一大突破，各大科技巨头都火速出手，争先抢占DeepSeek大模型的流量风口。

DeepSeek的爆火，远不止于此。它是一场属于每个人的科技革命，一次打破界限的机会，一次让普通人也能逆袭契机。

DeepSeek的优点

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掌握DeepSeek对于转行大模型领域的人来说是一个很大的优势，目前懂得大模型技术方面的人才很稀缺，而DeepSeek就是一个突破口。现在越来越多的人才都想往大模型方向转行，对于想要转行创业，提升自我的人来说是一个不可多得的机会。

那么应该如何学习大模型

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

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掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

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