DeepSeek掘金——DeepSeek-R1微调指南

在这篇博文中，我们将逐步指导你在消费级 GPU 上使用 LoRA（低秩自适应）和 Unsloth 对 DeepSeek-R1 进行微调。

微调像 DeepSeek-R1 这样的大型 AI 模型可能需要大量资源，但使用正确的工具，可以在消费级硬件上进行有效训练。让我们探索如何使用 LoRA（低秩自适应）和 Unsloth 优化 DeepSeek-R1 微调，从而实现更快、更具成本效益的训练。

DeepSeek 的最新 R1 模型正在设定推理性能的新基准，可与专有模型相媲美，同时保持开源。 DeepSeek-R1 的精简版本在 Llama 3 和 Qwen 2.5 上进行了训练，现在已针对使用 Unsloth（一种专为高效模型自适应而设计的框架）进行微调进行了高度优化。⚙

在这篇博文中，我们将逐步指导你在消费级 GPU 上使用 LoRA（低秩自适应）和 Unsloth 对 DeepSeek-R1 进行微调。

1、了解 DeepSeek-R1