Open R1
该项目适合希望在自然语言处理领域进行研究和开发的开发者、研究人员以及企业用户。它提供了一个完整的框架,帮助用户复现和改进 DeepSeek-R1 模型,同时支持多种硬件配置和训练方法,适合不同规模和需求的项目。
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占比最多地区: US(19.34%)
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简介
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。
截图
产品特色
提供完整的 R1 模型训练和评估流程,包括 SFT 和 GRPO 方法。
支持多种硬件配置,如 DDP 和 DeepSpeed(ZeRO-2 和 ZeRO-3)。
通过 Distilabel 生成合成数据,丰富训练数据集。
使用 lighteval 进行模型评估,支持多种任务和模型大小。
提供 Makefile 简化命令操作,方便用户快速上手。
使用教程
1. 创建 Python 虚拟环境并安装必要的依赖项,如 vLLM 和 PyTorch。
2. 下载项目代码并配置加速器配置文件。
3. 使用 SFT 或 GRPO 脚本训练模型,根据需要调整参数。
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. 通过 Makefile 命令简化操作流程,快速执行训练和评估任务。
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
最新流量情况
月访问量
4.92m
平均访问时长
393.01
每次访问页数
6.11
跳出率
36.20%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
19.34%
中国
13.25%
印度
9.32%
俄罗斯
4.28%
德国
3.63%
地理流量分布全球图
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