因为现在用的模型越来越大，所以出现了模型蒸馏，模型蒸馏出现的意义在于，用更少的参数，继承模型里面的效果，现在用的模型蒸馏常用teacher-student模型的方式进行蒸馏，整个理念就是让teacher模型学习到模型的大参数，让student模型继承它。Distill的意思是蒸馏，我们可以从字面上猜测，我们要从一个很大的模型，蒸馏成比较小的模型，也可以用一种角度想，我们让大的模型当作小的模型的老师
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2024-03-30 16:30:39
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蒸馏过程中，教师模型首先对输入数据生成输出概率分布，这些输出被称为“软目标”（soft targets）。生模型则通过学习这些软目标，来近
本文介绍机器学习中的数据摄取（Ingest）与蒸馏（Distill）的区别。
1 实验目标1.1 实验目标掌握纯模型的精度和性能测试掌握服务化的部署掌握服务化的精度和性能测试2 前置准备2.1 准备推理环境2.1.1 下载镜像1）进入登录昇腾镜像仓库：https://www.hiascend.com/developer/ascendhub查询mindie2）申请权限后，下载对应的镜像版本2.1.2 拉起容器docker run -itd --privileged --nam
近年来，大型语言模型（LLM）的快速发展为企业数字化带来了前所未有的机遇。然而，中小企业在使用诸如 GPT-4
在llama-factory环境下使用unsloth微调DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B是一个涉及多个步骤与考量的复杂过程。本文将系统性地记录下我们在这一过程中的经验与教训，确保后续的用户能够顺利完成迁移和微调。
## 版本对比
在进行微调之前，我们首先需要对不同版本的DeepSeek模型进行对比。下面是特性差异的总结：
| 特性 | De
由于大多数都是用 windows 环境，尝试搭建一个做测试，所以这边建议使用WSL 来下载一个Linux 系统，我这里就用Ubuntu 来演示。deepseek 手把手搭建
你是否在寻找轻量级模型却困于性能与效率的两难？当1.5B参数规模成为边缘计算的新战场，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B（以下简称Qwen-1.5B-Distill）正以革命性架构重新定义推理边界。本文将通过5大维度深度解析：Qwen架构如何在数学推理、代码生成等核心场景实现对同量级Llama模型的全面超越，以及蒸馏技术如何让小模型爆发惊人潜能。读完你将获得：- 3组关键...
https://modelscope.cn/models/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-GGUF/fileshttps://modelscope.cn/models/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-
前言近日，基于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型进行微调训练后，需要将其进行部署，以执行推理任务。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B是一个基于Qwen架构的蒸馏模型，参数量为70亿，适用于多种自然语言处理任务，如文本生成、问答系统等。然而，大模型的推理通常面临内存占用高、计算效率低的问题。vLLM作为一个高效的大模型推理框架，通过其创新的PagedAtt
本文将详细介绍如何使用 vLLM 框架部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型，并完成高效的推理任务。将从环境配置、模型加载、推理优化等方面一步步展开，帮助快速上手vLLM并体验其强大的性能优势。无论是深度学习开发者还是对大模型推理感兴趣的研究者，本文都能提供实用的指导。
引言：LLM推理服务的性能挑战当数学推理模型需要在1秒内处理10万次查询（Query Per Second，QPS）时，传统的单节点部署架构将面临严峻考验。DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B作为基于Llama-3.3-70B-Instruct蒸馏的高性能模型，在MATH-500数据集上实现94.5%的Pass@1准确率，同时在LiveCodeBench代码任务中达到57.5
【代码】Modelfile文件示例：Ollama 离线部署 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q4_K_M.gguf Modelfile文件示例。
你是否还在为数学推理模型的性能与部署成本之间的矛盾而困扰？作为开发者或研究者，你可能遇到过这些痛点：轻量级模型推理能力不足，无法处理复杂数学问题；而高性能模型往往体积庞大，部署门槛高且资源消耗大。现在，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B（以下简称DeepSeek-R1-Distill）的出现，为这一困境带来了革命性的解决方案。读完本文，你将获得：- 深度解析DeepS...
单目度量深度估计是一种计算机视觉技术，旨在从单张 RGB 图像中预测绝对深度。这项技术在自动驾驶、增强现实、机器人技术和 3D 场景理解等领域有着广泛的应用。
零样本单目深度估计（MDE）通过统一深度分布以及借助大规模无标记数据，显著提升了泛化能力。但现有方法对待所有深度值都一致处理，这可能会导致伪标签中的噪声放大，从而降低蒸馏效果。基于此，浙江工业大学联合多个高校发布了 Distill-Any-
鲲鹏服务器+昇腾卡（Atlas 300I pro）搭建DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B（自己存档详细版）
本文介绍了使用unsloth微调框架对DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B模型进行微调,实现将SQL语句转换为自然语言描述。数据集，该数据集包
以下是 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 不同量化版本（Q4_K_M、Q5_K_M、Q6_K、Q8_0）的详细对比分析，结合技术参数、性能表现和适用场景。
清华，交大，普林斯顿和德州奥斯丁，港大等一堆学生联合完成的一篇论文（全华班）文章虽然被冠以Distill，但是严格说和我们理解的Distill没啥关系最早的Distill要求有训练任务和损失的交互后来Deepseek把抽COT数据来FT也叫Distill直到这个文章，连LLM的参数都被冻结了也算是老词新用吧AgentDistill 实现知识蒸馏的机制与传统的大语言模型（LLM）蒸馏方法不同。它通过
