deepseek蒸馏模型下载

如何下载 DeepSeek 蒸馏模型
对于希望获取并部署 DeepSeek 蒸馏模型的用户而言，存在多种途径来完成这一目标。
使用国内大模型镜像网站下载
为了方便中国地区的开发者，可以选择访问国内的大模型镜像站点进行模型文件的获取。当进入该网站后，在搜索栏输入所需模型名称加上 .gguf 后缀，例如 DeepSeek-R1.gguf，之后从列表中挑选合适的版本链接点击下载[^2]。
如果遇到网络速度较慢的情况，则建议尝试通过 ModelScope 平台来进行下载操作。ModelScope 提供了一个稳定可靠的环境用于存储和分发各种预训练模型资源，同样支持以 .gguf 文件形式提供 DeepSeek 的蒸馏版模型数据集。
利用 Ollama 推理框架辅助下载
另一种方式是借助专门设计用来简化 AI 模型管理流程的工具——Ollama 来实现自动化安装过程。首先需前往官方网站 https://ollama.com 完成软件本身的安装；随后按照官方文档指导配置好运行环境，便可以直接利用其内置功能拉取最新的 DeepSeek 蒸馏模型实例到本地环境中[^4]。
# 前往官网下载页面
wget https://ollama.com/install.sh
chmod +x install.sh
./install.sh
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所有上述提及的方法均适用于不同场景下的需求偏好，无论是追求便捷还是稳定性都可以找到适合自己的解决方案。

相关问题

deepseek 蒸馏模型

DeepSeek 蒸馏模型的方法实现
多阶段蒸馏策略概述
DeepSeek的蒸馏模型采用了一种多阶段蒸馏策略来优化小型化AI模型的表现。这种方法不仅提高了小模型的性能，还保持了较高的计算效率[^1]。
关键技术解析
为了有效实施这一过程，DeepSeek引入了几项核心技术：

教师-学生框架：大型预训练模型作为“教师”，指导较小的目标模型即“学生”的训练。这种机制允许复杂模式的有效迁移。

软标签与硬标签结合：除了传统的分类任务中的真实标签外，“教师”还会提供预测概率分布形式的额外监督信号。“学生”则尝试模仿这些输出以获得更好的泛化能力[^2]。

特征映射一致性约束：通过对中间层表示施加相似度损失函数，确保两个网络内部结构的一致性，从而进一步增强知识转移的效果。

import torch.nn as nn
from transformers import DistilBertModel, BertTokenizerFast

class TeacherStudentDistillation(nn.Module):
def __init__(self, teacher_model='bert-base-uncased', student_model='distilbert-base-uncased'):
super(TeacherStudentDistillation, self).__init__()

# 初始化教师和学生的BERT模型实例
self.teacher = DistilBertModel.from_pretrained(teacher_model)
self.student = DistilBertModel.from_pretrained(student_model)

def forward(self, input_ids, attention_mask=None):
with torch.no_grad(): # 教师模型不参与反向传播更新参数
outputs_teacher = self.teacher(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)[0]

outputs_student = self.student(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)[0]

return outputs_teacher, outputs_student

def distill_loss_fn(outputs_teachers, outputs_students):
"""定义用于衡量两者差异并促进知识传承的自定义损失函数"""

loss_fct = nn.MSELoss()
total_loss = sum([loss_fct(output_t.view(-1), output_s.view(-1)) \
for (output_t,output_s) in zip(outputs_teachers,outputs_students)])

return total_loss / len(outputs_teachers)

# 创建一个TeacherStudentDistillation对象来进行实际操作...
model = TeacherStudentDistillation()

input_text = "This is an example sentence."
tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained('bert-base-uncased')
inputs = tokenizer.encode_plus(
text=input_text,
add_special_tokens=True,
max_length=512,
padding="max_length",
truncation=True,
return_attention_mask=True,
return_tensors='pt'
)

with torch.no_grad():
out_tea, out_stu = model(**inputs)
print(distill_loss_fn(out_tea, out_stu))
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此代码片段展示了如何构建基于PyTorch框架下的简单版教师-学生架构，并实现了基本的功能接口以及相应的损失计算逻辑。请注意，在真实的工业级应用场景中可能还需要考虑更多的细节调整和技术优化措施[^3]。

deepseek蒸馏模型

DeepSeek 模型蒸馏技术实现
DeepSeek确实利用了大模型蒸馏技术，该技术旨在使较小规模的模型能够获得大规模预训练模型的知识和性能优势[^1]。具体来说，在DeepSeek的技术框架下，大型预训练模型扮演着教师的角色，而目标是让一个小得多的学生模型学习并模仿这个教师的行为模式。
教师-学生架构设计
为了达成这一点，DeepSeek采用了精心设计的教师-学生网络结构。在这个过程中，不仅关注最终预测结果的一致性，还特别强调中间层特征表示的学习过程。这意味着不仅要让学生模型学会给出相同的答案，还要理解如何得出这些答案的方法论[^2]。
知识传递机制
在实际操作层面，知识是从复杂的深层神经网络向更简单轻量级版本迁移的过程。这涉及到损失函数的设计以及正则化项的选择等多个方面。例如，除了常见的交叉熵损失外，还会引入额外的距离度量来衡量两者的相似程度，从而促使两者之间的差距尽可能缩小。
def distillation_loss(student_output, teacher_output, temperature=2.0):
soft_student = F.softmax(student_output / temperature, dim=-1)
soft_teacher = F.softmax(teacher_output / temperature, dim=-1)

loss_kd = nn.KLDivLoss()(F.log_softmax(student_output/temperature),
F.softmax(teacher_output/temperature))
return loss_kd * (temperature ** 2)

# 训练循环中应用此损失函数
for input_data in training_set:
student_pred = student_model(input_data)
with torch.no_grad():
teacher_pred = teacher_model(input_data)

total_loss = original_loss + alpha * distillation_loss(student_pred, teacher_pred)
optimizer.zero_grad()
total_loss.backward()
optimizer.step()
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上述代码展示了基于温度缩放的知识蒸馏损失计算方法及其在训练阶段的应用实例。这里alpha参数用于控制原始任务损失与来自教师指导之间的重要性平衡。