摘要
本文介绍了如何使用合成推理数据集微调DeepSeek-R1模型，以解决Python编程问题的具体任务。通过使用Synthetic Data Generator生成高质量数据集，并利用Unsloth库进行优化微调，展示了从生成数据到微调模型再到运行推理和评估结果的完整流程。
关键点
- DeepSeek-R1是一种具有强大推理能力的开源AI模型，适用于数学、编程、法律和医学领域的复杂任务。
- 使用Synthetic Data Generator生成高质量的合成推理数据集，用于解决Python编程问题。
- Synthetic Data Generator支持通过Serverless Inference API调用模型，生成数据包括单轮和多轮对话格式。
- 微调使用了量化的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型，以降低硬件需求，同时保持准确性和可靠性。
- 微调过程包括加载模型和适配器、准备训练数据集、定义提示模板，以及配置和启动SFTTrainer进行训练。
- 微调后的模型能够生成更详细的响应，包括具体的代码示例，显著优于未微调的模型。
- 通过Sieve of Eratosthenes算法示例展示了微调模型在解决Python编程问题上的改进。
- 微调工作流程可扩展至真实场景，并适用于其他任务和领域。