在自定义数据集上训练 DeepSeek 的 R1 模型涉及三个主要阶段：数据准备、模型配置以及迭代训练/评估。该过程需要仔细处理数据格式、超参数调优和资源管理，以便有效地将模型适配到新任务。以下是针对开发人员的分步细分。
数据准备 第一步是格式化和预处理自定义数据集，使其符合 R1 的输入要求。例如，如果原始模型使用 BPE（Byte-Pair Encoding）等分词器，自定义数据必须采用相同的分词方式，以避免不匹配。开发人员应清理数据（例如，删除重复项、处理缺失值），并将其拆分为训练集、验证集和测试集。如果任务涉及文本生成，数据可能需要构建为 JSONL 格式的提示-响应对。对于分类任务，标签必须映射到数值 ID。Hugging Face 的 datasets 等工具可以通过自动化分词和数据集拆分来简化此过程。如果自定义数据集较小，可以使用数据增强（例如，释义、同义词替换）或领域适应（将自定义数据与原始训练数据的子集混合）等技术来提高泛化能力。
模型配置 接下来，开发人员配置 R1 模型进行微调。这涉及加载预训练权重并根据目标任务调整模型架构。例如，为情感分析添加分类头，或修改多任务学习的输出层。必须定义学习率（例如，从 1e-5 开始以实现稳定的微调）、批量大小（根据 GPU 内存调整）和优化器设置（例如，使用权重衰减的 AdamW）等超参数。PyTorch 的 DistributedDataParallel 或 Deepspeed 等分布式训练框架可以加速跨多个 GPU 的训练。为了防止过拟合，应用了提前停止（监控验证损失）、dropout 和梯度裁剪等技术。开发人员通常使用 transformers 等库来简化模型设置，并使用 Weights & Biases 等工具来跟踪实验。
训练和评估 最后阶段包括运行训练循环并验证性能。开发人员通常使用脚本加载批量数据、计算损失（例如，分类任务的交叉熵），并通过反向传播更新权重。每个 epoch 后，都会在验证集上评估模型，以检查是否过拟合。例如，在文本摘要任务中，ROUGE 分数等指标用于量化输出质量。如果性能停滞不前，开发人员可能会调整学习率调度（例如，余弦退火）或重新审视数据预处理（例如，平衡类别分布）。训练完成后，模型会在保留数据上进行测试，并通过 API 或 ONNX Runtime 进行推理部署。迭代改进（例如，通过主动学习标记模糊样本）可以在部署后进一步提高结果。
这种结构化方法平衡了技术严谨性和实用性，确保 R1 模型能高效地适应自定义用例，同时最大限度地减少资源浪费。