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Open R1

huggingface/open-r1 是一个开源项目,致力于复现 DeepSeek-R1 模型。该项目提供了一系列脚本和工具,用于训练、评估和生成合成数据,支持多种训练方法和硬件配置。其主要优点是完全开放,允许开发者自由使用和改进,对于希望在深度学习和自然语言处理领域进行研究和开发的用户来说,是一个非常有价值的资源。该项目目前没有明确的定价,适合学术研究和商业用途。

#自然语言处理
#开源
#深度学习
#模型复现
定价: 免费
Open R1

产品详情

这是一个完全开放的 DeepSeek-R1 模型的复现项目,旨在帮助开发者复现和构建基于 R1 的模型。

主要功能

1
提供完整的 R1 模型训练和评估流程,包括 SFT 和 GRPO 方法。
2
支持多种硬件配置,如 DDP 和 DeepSpeed(ZeRO-2 和 ZeRO-3)。
3
通过 Distilabel 生成合成数据,丰富训练数据集。
4
使用 lighteval 进行模型评估,支持多种任务和模型大小。
5
提供 Makefile 简化命令操作,方便用户快速上手。

使用教程

1
1. 创建 Python 虚拟环境并安装必要的依赖项,如 vLLM 和 PyTorch。
2
2. 下载项目代码并配置加速器配置文件。
3
3. 使用 SFT 或 GRPO 脚本训练模型,根据需要调整参数。
4
4. 使用 lighteval 工具评估模型性能,选择合适的任务和模型配置。
5
5. 通过 Makefile 命令简化操作流程,快速执行训练和评估任务。

使用示例

使用 SFT 方法对模型进行微调,以适应特定的自然语言处理任务。

通过 GRPO 方法优化模型性能,提高模型在推理任务中的表现。

利用 Distilabel 生成合成数据,增强模型的泛化能力。

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