Open R1
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Open R1
簡介 :
huggingface/open-r1 是一個開源項目,致力於復現 DeepSeek-R1 模型。該項目提供了一系列腳本和工具,用於訓練、評估和生成合成數據,支持多種訓練方法和硬件配置。其主要優點是完全開放,允許開發者自由使用和改進,對於希望在深度學習和自然語言處理領域進行研究和開發的用戶來說,是一個非常有價值的資源。該項目目前沒有明確的定價,適合學術研究和商業用途。
需求人群 :
該項目適合希望在自然語言處理領域進行研究和開發的開發者、研究人員以及企業用戶。它提供了一個完整的框架,幫助用戶復現和改進 DeepSeek-R1 模型,同時支持多種硬件配置和訓練方法,適合不同規模和需求的項目。
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使用場景
使用 SFT 方法對模型進行微調,以適應特定的自然語言處理任務。
通過 GRPO 方法優化模型性能,提高模型在推理任務中的表現。
利用 Distilabel 生成合成數據,增強模型的泛化能力。
產品特色
提供完整的 R1 模型訓練和評估流程,包括 SFT 和 GRPO 方法。
支持多種硬件配置,如 DDP 和 DeepSpeed(ZeRO-2 和 ZeRO-3)。
通過 Distilabel 生成合成數據,豐富訓練數據集。
使用 lighteval 進行模型評估,支持多種任務和模型大小。
提供 Makefile 簡化命令操作,方便用戶快速上手。
使用教程
1. 創建 Python 虛擬環境並安裝必要的依賴項,如 vLLM 和 PyTorch。
2. 下載項目代碼並配置加速器配置文件。
3. 使用 SFT 或 GRPO 腳本訓練模型,根據需要調整參數。
4. 使用 lighteval 工具評估模型性能,選擇合適的任務和模型配置。
5. 通過 Makefile 命令簡化操作流程,快速執行訓練和評估任務。
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