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CloudStudio 公开课-DeepSeek R1 模型训练与优化实战

时间:2025-04-23  |  作者:  |  阅读:0

cloud studio不仅是面向广大代码创作者的云端集成开发环境(webide),也是人工智能与编程教学的“ai编码数字教室”。

CloudStudio的“AI编码数字教室”为编程实训教师提供了以下功能,符合教改核心方针,降低了人工智能实训和编码教学的普及门槛,使规模化教学变得更加顺畅。

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图片内置PHP中文网AI代码助手,支持技术对话、AI内容生成,免登陆免费使用,实现AI助教、助学,并可标准化轻量集成至校方已有教学平台。CloudStudio逐步推出有代表性的优质课程,今天向大家分享《DeepSeek R1模型训练与优化实战》。这套教程系统解析了DeepSeek R1推理模型的多阶段强化学习与监督微调技术框架,适合AI开发者和研究者掌握前沿大模型训练范式,实现复杂任务场景下的模型性能突破与低成本高效部署。

第一章:环境设置与数据准备

1.1 课程介绍

1.2 环境配置

1.3 训练数据集选择

第二章:模型架构与训练框架

2.1 DeepSeek R1训练快速概述

2.2 选择基本模型

2.3 RL策略模型(R)

第三章:GRPO算法与训练流程

3.1 R1 Zero的GRPO算法

3.2 提示模板

3.3 预处理训练数据

3.4 R1 Zero训练配置

3.5 GRPO训练循环

第四章:奖励函数设计

4.1 准确度奖励

4.2 赛制奖励

4.3 推理步骤奖励

4.4 余弦缩放奖励

4.5 重复惩罚奖励

4.6 保存Tiny R1 Zero LLM

4.7 R1 Zero的两个主要问题

第五章:监督微调(SFT)阶段1学习

5.1 Long CoT Few-shot

5.2 直接提示

5.3 后处理优化

5.4 SFT阶段1(冷启动)

5.5 SFT Trainer配置

5.6 阶段1训练循环

5.7 保存我们的小小R1模型

第六章:SFT阶段2与后续优化

6.1 以推理为导向的强化学习

6.2 拒绝采样

6.3 SFT阶段2后续训练

6.4 模型蒸馏

如何使用CloudStudio公开课

第一步

进入cloudstudio.net ——【学习中心】——【DeepSeek R1模型训练与优化实战】

第二步

点击章节进入学习

第三步

进入具体章节,例如【1.3 训练数据集选择】章节。如下图所示,学习者可以:

在【教案区域】观看教学内容

点击【下一节】查看下一节课程内容

使用AI代码助手进行代码解读

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参与方式

可至「CloudStudio」官方公众号联系参与

入选标准

● 拥有自媒体账号,且输出稳定

● 过往具备Cloud Studio相关分享经验,且具备干货内容

● 长期使用Cloud Studio进行工作、学习

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  1. 在ide.cloud.tencent.com平台上使用DeepSeek相关模板

  2. 将实践经验以视频或文章的方式发布到任意媒体渠道(包括但不限于B站、抖音、小红书、个人博客等)。实践内容包含但不限于模型推理、创建知识库、构建个人应用等。每月至少分享两次。

注意:我们鼓励原创和真实,请不要抄袭、搬运他人内容。

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