核心内容摘要
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本文详细介绍了将DeepSeek-R
B教师模型知识蒸馏至Qwen-
5B学生模型的过程。
文章分为准备阶段(选择模型和构建数学、问答、代码、科学知识数据集)和蒸馏阶段(RTX 4090环境下使用Unsloth工具和LoRA微调技术)使小模型获得大模型能力的同时降低计算成本。
知识蒸馏是将大型教师模型知识迁移至小型学生模型的技术能让小模型在保持高性能时降低计算与资源消耗。
如何将DeepSeek-R1 模型能力蒸馏到 Qwen-
5B使其具备与 o1-mini 相似的能力该过程分准备和蒸馏两阶段准备阶段选定教师R1和学生Qwen-
5B模型蒸馏阶段将教师知识提炼给学生模型达成降低计算成本目的。
准备阶段如何选择教师模型与学生模型选择一个性能优秀的大型神经网络作为教师模型并设计一个结构相对简单的小型神经网络作为学生模型。
DeepSeek-R
B一个经过大规模强化学习训练出的教师模型在数学、编程等推理任务上表现出色。
Qwen-
5B一个参数较少、计算资源需求较低的学生模型需要通过蒸馏过程学习R1的推理能力。
如何**构建蒸馏数据集选择一个与R1模型训练时相似或相关的数据集。
这个数据集应该包含足够的样本以覆盖R1模型所擅长的各种任务和场景。
1数学推理meta-math/GSM8K_zh中文数学题2通用问答m-a-p/COIG-CQIA逻辑推理、生活场景3代码生成HuggingFace BigCode编程问题与解决方案4科学知识Haijian/Advanced-Math高阶数学证明数据集统一为结构化JSON格式包含指令instruction和带推理链的响应response{ instruction: 解方程√(5−√(5x))x, response: think 首先平方两边得到5−√(5x)x²再次平方整理得x⁴−2ax²−x(a²−a)
.. answer解的和为1/answer }
蒸馏阶段如何进行知识蒸馏在配备RTX 4090显卡24GB显存并使用支持4位量化训练的Unsloth工具环境下将原始数据转为带推理链的JSON格式后加载Qwen-
5B学生模型、配置LoRA微调并启用DeepSeek-R
B教师模型输出引导在低显存消耗下完成知识蒸馏 。
1硬件与工具准备硬件配置RTX 4090显卡24GB显存工具Unsloth支持4位量化训练显存占用降低70%2数据预处理将原始数据转换为带推理链的JSON格式{ instruction: 用户问退货需要几天, response: 根据平台规则退货审核需1工作日物流回传需
工作日answer约
天/answer }3一键启动蒸馏训练使用unsloth库的FastLanguageModel通过4位量化高效加载Qwen-
5B学生模型并配置LoRA仅训练
1%参数进行微调同时启用DeepSeek-R
B教师模型的输出引导在RTX4090上以低显存消耗完成蒸馏训练。
from unsloth import FastLanguageModel # 4位量化加载模型显存节省70% model, tokenizer FastLanguageModel.from_pretrained( model_name Qwen/Qwen-
5B, max_seq_length 2048, load_in_4bit True, ) # 配置LoRA训练仅训练
1%参数 model FastLanguageModel.get_peft_model( model, r 8, # LoRA秩 target_modules [q_proj, v_proj], # 仅改注意力层 ) # 启动训练RTX4090可运行 model.train( training_data data.jsonl, epochs 3, learning_rate 2e-5, batch_size 4, use_teacher_logits True, # 启用教师模型输出引导 teacher_model DeepSeek-R
B # 指定教师模型 )如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
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