DeepSeek R1 的训练起点是 DeepSeek V3 基础模型,而本文实践则选用 Qwen2.5–0.5B-Instruct。此处的“起点”指的是,DeepSeek 团队首先利用强化学习构建了 R1 Zero 的初始版本,该版本在最终 R1 版本之前存在一些缺陷。 R1 Zero 的初始版本采用强...
使用unsloth包加载预训练模型,因为它提供了许多有用的技术,可以帮助我们更快地下载和微调LLM。 fromunslothimportFastLanguageModelmodel,tokenizer=FastLanguageModel.from_pretrained(model_name="unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-unsloth-bnb-4bit",max_seq_length=2048,dtype=None,load_in_4bit=True,# tok...
1. 环境准备:安装 Python(已安装可跳过) 如果电脑没有 Python 环境,需要先去安装 Python 环境(macOS 自带 Python3 环境)。可以访问python.org来下载安装。 下载最新版(推荐 3.8+) 安装时务必勾选Add Python to PATH 不需要 Python 环境,直接通过可视化界面来调用 API 的方法:Deepseek API 调用教程,图文讲解 2...
还可以在 VSCode 中安装一个名为 “Python” 的插件,然后通过下面的方式来查看你当前的版本,并打开对应版本的控制台面板来运行上面的命令,比如: 如果实在处理不了这些报错的问题,可以跳到文章的最后一个小节,那里提供了一种更简单的调用 DeepSeek-R1 API 的方法。 3. 基础调用代码 上面的命令执行成功后,在项目...
DeepSeek R1 的整个训练过程只不过是在其基础模型(即 deepseek V3)上使用不同的强化学习方式 从本地运行的微型基础模型开始,我们将使用 DeepSeek R1 技术报告从头开始构建一切, 同时涵盖每个步骤的理论。 本文以直观的方式,从头到尾讲解了 DeepSeek R1 的工作原理。点击此处阅读: GitHub 代码概览 本博客中显示的...
本教程将手把手教你通过 Python 调用 DeepSeek 的 R1 大模型 API,即使没有编程基础也能轻松上手。文末还包含常见问题解答,建议收藏备用! 一、准备工作 获取API Key 首先登录DeepSeek 控制台,获取 API Key。首次注册登录的用户, DeepSeek 会赠送 10 块钱的 tokens 额度(先看看有没有,也有可能不送了,导致你的...
以管理员身份打开终端,分别执行ollama run qwen2.5:1.5b和ollama run deepseek-r1:1.5b来安装模型 打开vscode,新建一个python文件,按照vscode的提示选择python3.10 环境,然后在vscode中打开终端器,分别在终端输入pip install ollama和pip install pyserial,安装ollama的python包和串口库 ...
所以,在本文中,我们将微调一个相对较小的大语言模型——DeepSeek - R1 - Distill,它有47.4亿个参数。这个模型至少需要8 - 12GB的vRAM 数据准备策略 微调大语言模型需要结构化且特定任务的数据。数据准备策略有很多,比如从社交媒体平台、网站、书籍或研究论文中收集数据。在本文中,我们会使用datasets库来加载Hugging...
也就是分别让 o3-mini 和 DeepSeek R1 写一个球在旋转的六边形内弹跳的 python 程序，小球跳动的过程中要遵循重力和摩擦力的影响。最后的展示效果如下：从效果来看，o3-mini 把碰撞、弹跳效果展示的更好。从对重力和摩擦力的理解来看，DeepSeek R1 版本的小球似乎有点压不住牛顿的棺材板了，完全不受重力控制。...
这并非个案,@hyperbolic_labs 联合创始人 Yuchen Jin 在此之前也发现了这个问题,他分别向 DeepSeek R1 和 o3-mini 输入了提示词:write a python script of a ball bouncing inside a tesseract(编写一个 Python 脚本,模拟一个球在四维超立方...