CloudStudio 公开课-DeepSeek R1 模型训练与优化实战
时间:2025-04-23 | 作者: | 阅读:0cloud 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。
提供即开即用的CPU/GPU算力空间,IDE环境连接云上算力,根据项目需求调整配置,开发并查看运行效果。提供全功能的云端IDE,预置30多种语言与AI模板,无需下载安装,随时随地进行编码,拥有流畅的编码体验。具备持久化快速加载能力,云上文件存储保障开发文件随开随写,随时保存。教学管理支持包括:云资源分配与管理、课程制作管理与分享;学生一键加入、作业行为数据上传分析。
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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20000分钟(333小时)8+TFlops算力、16GB+显存的使用配额!这意味着什么!
可以系统化地利用DeepSeek R1模型实现从模型优化到实际落地的完整闭环。可生成数十万10万条营销文案、可提供稳定的高并发实时API服务。
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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
希望创作者
在ide.cloud.tencent.com平台上使用DeepSeek相关模板
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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