Deepseek R1 Distill Qwen 1 5b Imatrix Bartowski Deepseek R1 Distill This model was converted to openvino from deepseek ai deepseek r1 distill qwen 1.5b using optimum intel via the export space. first make sure you have optimum intel installed: to load your model you can do as follows:. To support the research community, we have open sourced deepseek r1 zero, deepseek r1, and six dense models distilled from deepseek r1 based on llama and qwen. deepseek r1 distill qwen 32b outperforms openai o1 mini across various benchmarks, achieving new state of the art results for dense models.
Commits Deepseek Ai Deepseek R1 Distill Qwen 1 5b This model is a multilingual fine tuned version of deepseek ai deepseek r1 distill qwen 1.5b. other fine tuned versions of this model can be found in our collection, here. this model was trained was trained for ~10 minutes on the 8 x l20 instance (ecs.gn8is 8x.32xlarge) on alibaba cloud. how to use. This repo contains a minimal implementation of 6 small models distilled from deepseek r1, a model trained via large scale reinforcement learning (rl) to execute chain of thought reasoning. specifically, these are fine tuned versions of qwen and llama, on a dataset of 800k samples generated by deepseek r1. 本文重点进行 deepseek r1 1.5b 到 qwen 2.5 1.5b 的模型蒸馏（distillation），由于硬件资源有限，只能只用cpu进行模型蒸馏。 1. 蒸馏目标. 1.1. 知识迁移. 将 deepseek 的推理能力（如多轮逻辑推理、代码生成）迁移到 qwen 2.5。 1.2. 效率优化： 在保持性能的前提下，降低推理成本（如内存占用、延迟）。 1.3. 兼容性： 确保学生模型与 qwen 2.5 的原始功能（如对话、多语言支持）兼容。 2. 环境准备. 2.1. pycharm安装. 下载地址： jetbrains .cn en us 选择版本： pycharm community edition. 安装：按照提示安装即可。 2.2. 依赖库安装. 本博客将详细介绍如何微调一个名为qwen 1.5b的模型，使用hugging face的transformers库与pytorch框架来实现。 我们将通过一步步的代码解析，帮助你理解如何加载预训练模型、准备数据集、设置训练参数，并进行微调。 1. 加载 预训练模型 和tokenizer. 首先，我们从本地路径加载了qwen 1.5b的预训练模型和对应的tokenizer。 tokenizer负责将文本数据转换为模型可以理解的数字形式。 autotokenizer 和 automodelforcausallm 是transformers库提供的类，分别用于加载tokenizers和causal language modeling（自回归语言模型）预训练模型。 2. 加载和处理数据集.
Josemromerodell Deepseek R1 Distill Qwen 1 5b Openvino Hugging Face 本文重点进行 deepseek r1 1.5b 到 qwen 2.5 1.5b 的模型蒸馏（distillation），由于硬件资源有限，只能只用cpu进行模型蒸馏。 1. 蒸馏目标. 1.1. 知识迁移. 将 deepseek 的推理能力（如多轮逻辑推理、代码生成）迁移到 qwen 2.5。 1.2. 效率优化： 在保持性能的前提下，降低推理成本（如内存占用、延迟）。 1.3. 兼容性： 确保学生模型与 qwen 2.5 的原始功能（如对话、多语言支持）兼容。 2. 环境准备. 2.1. pycharm安装. 下载地址： jetbrains .cn en us 选择版本： pycharm community edition. 安装：按照提示安装即可。 2.2. 依赖库安装. 本博客将详细介绍如何微调一个名为qwen 1.5b的模型，使用hugging face的transformers库与pytorch框架来实现。 我们将通过一步步的代码解析，帮助你理解如何加载预训练模型、准备数据集、设置训练参数，并进行微调。 1. 加载 预训练模型 和tokenizer. 首先，我们从本地路径加载了qwen 1.5b的预训练模型和对应的tokenizer。 tokenizer负责将文本数据转换为模型可以理解的数字形式。 autotokenizer 和 automodelforcausallm 是transformers库提供的类，分别用于加载tokenizers和causal language modeling（自回归语言模型）预训练模型。 2. 加载和处理数据集. Deepseek r1 distill qwen 1.5b 是一个基于transformer架构的生成式 语言模型，具有以下特点： （1）架构类型：模型基于qwen 2（类似llama mistral）的改进架构，属于transformer类型，采用transformer decoder only结构。 （2）蒸馏优化：该模型通过知识蒸馏技术从更大的基础模型中提取关键信息，从而在保持较高性能的同时显著减少了参数量。 （3）多任务支持：模型支持多种任务，包括文本生成、分类、打分和嵌入等。 （4）支持 分组查询注意力（grouped query attention, gqa），优化推理效率。. Accurate fp8 quantized deepseek r1 distilled models, ready for use with sglang and vllm! • 6 items • updated jan 29 • 1. ** deepseek r1 distill qwen 1.5** 是一个基于 qwen2.5 math 1.5b 模型的知识蒸馏版本，旨在保持高性能的同时降低计算资源需求。 该模型适用于多种自然语言处理任务，如文本生成、问答、对话系统等。 高效推理: 通过蒸馏技术，模型在保持较高性能的同时，显著降低了计算资源需求。 多任务支持: 支持多种自然语言处理任务。 易于部署: 提供开箱即用的推理接口，支持多种深度学习框架。 在运行模型之前，请确保已安装以下依赖： 你可以通过以下方式下载模型： gitcode wuyw deepseek r1 distill qwen 1.5b. gitcode是面向全球开发者的开源社区,包括原创博客,开源代码托管,代码协作,项目管理等。. To support the research community, we have open sourced deepseek r1 zero, deepseek r1, and six dense models distilled from deepseek r1 based on llama and qwen. deepseek r1 distill qwen 32b outperforms openai o1 mini across various benchmarks, achieving new state of the art results for dense models.