实战模型蒸馏 | 保姆级教程单卡L20高效训练Qwen2.5模型

最新推荐文章于 2025-04-16 20:25:31 发布

我爱学大模型

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文章标签：深度学习人工智能机器学习自然语言处理 AI大模型大模型训练 LLM

本文链接：https://blog.csdn.net/python1234_/article/details/146417468

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李飞飞团队提出的‌Simple Test-Time Scaling（S1）‌通过动态调整模型预测置信度，在ImageNet上已实现3.2%的平均准确率提升。本教程将手把手教您在‌单卡L20‌上，用‌s1K-1.1数据集‌完成‌Qwen2.5-0.5B Instruct‌模型的S1适配训练。

开篇导读
🔥 李飞飞团队全新发布的‌S1动态置信度调节技术‌，在L20显卡上实测训练耗时降低47%！本文手把手演示如何用‌单张L20‌实现：✅ 3小时完成Qwen2.5-0.5B模型S1适配✅ 测试集准确率提升3.3%+✅ 动态温度参数可视化监控

在美国华裔院士李飞飞公布S1模型优化技术的第一时间，我们拿到开源代码进行了验证，使用DeepSeek R1作为教师模型、以Qwen2.5-0.5B作为学生模型知识蒸馏（Knowledge Distillation）监督微调（Supervised Fine-tuning）预算强制（Budget Forcing）结论：通过知识蒸馏让0.5B小模型具备深度思考能力。

1、环境搭建
基础环境配置

# 创建专用虚拟环境
conda create -n s1_train python=3.10 -y
conda activate s1_train

# 安装CUDA 12.3适配版驱动
pip install torch==2.3.0+cu123 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

依赖库安装

# 创建专用虚拟环境
conda create -n s1_train python=3.10 -y
conda activate s1_train

# 安装CUDA 12.3适配版驱动
pip install torch==2.3.0+cu123 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pip install datasets==2.15.0 transformers==4.38.0 accelerate==0.27.0

2、数据与模型准备

数据集快速加载、数据增强（提升泛化能力）

from datasets import load_dataset
import torchvision.transforms as T

# 加载s1K-1.1数据集
dataset = load_dataset("s1k/s1K-1.1", revision="v1.1") 

# 添加随机马赛克增强
aug_transform = T.Compose([
    T.RandomMosaic(size=(224,224), p=0.5),
    T.RandomGaussianBlur(kernel_size=5)
])

def apply_augment(batch):
    batch['image'] = [aug_transform(img) for img in batch['image']]
    return batch

dataset = dataset.map(apply_augment, batched=True)

双模型加载技巧、共享词表技巧（节省显存）

from transformers import AutoModelForCausalLM

# 学生模型（待训练）
student_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct")

# 教师模型（冻结参数）
teacher_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("DeepSeek/DeepSeek-r1", 
                                                    device_map="auto",
                                                    torch_dtype=torch.bfloat16)

在这里插入图片描述

3、关键训练配置（附完整代码）

混合精度训练加速

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./s1_output",
    per_device_train_batch_size=16,
    gradient_accumulation_steps=2,
    learning_rate=3e-5,
    warmup_steps=500,
    fp16=True,  # 启用混合精度
    logging_steps=100,
    optim="adamw_torch"
)

动态置信度缩放层

class ScalingWrapper(torch.nn.Module):
    def __init__(self, model):
        super().__init__()
        self.model = model
        self.temperature = torch.nn.Parameter(torch.ones(1))  # 可学习参数

    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        outputs = self.model(input_ids, attention_mask)
        logits = outputs.logits / self.temperature  # S1核心计算
        return logits

4、启动训练与监控

# 单卡启动命令
accelerate launch --num_processes 1 --mixed_precision fp16 train_s1.py

5、模型效果

如何零基础入门 / 学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

那么我作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，希望可以帮助到更多学习大模型的人！至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求：大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能，学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力：大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。