- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
模型蒸馏在DeepSeek中的应用
本文将深入探讨模型蒸馏技术在DeepSeek搜索引擎中的应用，分析其原理背景、技术难点，并与其他模型进行比较。 训练学生模型：在学生模型上进行训练，使其在保持较小规模的同时，尽可能模拟教师模型的行为。在DeepSeek中，模型蒸馏技术用于优化搜索引擎的查询理解和排序过程。 通过将大型NLP模型的知识蒸馏到小型模型中，DeepSeek能够在保证搜索质量的同时，实现快速响应用户查询。 与其他模型的比较为更全面地评估模型蒸馏在DeepSeek中的应用效果，我们将其与其他几种常见NLP模型进行比较：从表中可以看出，经过模型蒸馏优化后的DeepSeek在保持较低参数量和快速推理速度的同时， 结论综上所述，模型蒸馏技术在DeepSeek搜索引擎中的应用有效解决了大型NLP模型在实际部署中的难题。通过将教师模型的知识高效迁移到学生模型，DeepSeek实现了在资源受限环境下的高质量搜索服务。
58810编辑于 2025-03-22- 来自专栏码农编程进阶笔记
什么是DeepSeek-R1蒸馏模型？
您可以在下面的帖子中了解整个过程： 什么是DeepSeek-R1蒸馏模型？ DeepSeek-R1蒸馏模型是通过蒸馏过程创建的较大DeepSeek-R 1模型的更小、更高效的版本。 1.蒸馏的目的 蒸馏的目标是使DeepSeek-R1等大型模型的推理能力能够被更小、更高效的模型所利用。这对于有限的计算资源特别有用，但仍然需要高推理性能。 我想他们一定已经注意到，由于DeepSeek-V3的巨大体积，普通人无法使用它，因此这次考虑发布蒸馏版本 2.蒸馏过程 蒸馏模型是通过使用DeepSeek-R1生成的800000个推理数据样本对较小的基础模型 5.蒸馏模型的优点： 效率：蒸馏模型比原始DeepSeek-R1更小，计算效率更高，使其更容易在资源受限的环境中部署。 如何使用DeepSeek-R1蒸馏模型？
1K00编辑于 2025-04-26 - 来自专栏IT技术订阅
DeepSeek模型轻量化：模型压缩与知识蒸馏技术解析
DeepSeek作为领先的人工智能研究机构，致力于通过模型压缩与知识蒸馏技术解决上述问题。其目标是在尽可能保留模型性能的前提下，显著降低计算成本和内存占用，使大模型能够高效运行于资源受限的环境。 多层级知识迁移 DeepSeek的蒸馏框架不仅关注输出层的匹配，还强调中间特征和梯度行为的多层级对齐。Logits蒸馏通过最小化教师与学生模型输出的KL散度，直接优化概率分布的一致性。 技术优势与应用场景 DeepSeek的模型压缩与蒸馏技术在效率与性能之间实现了显著平衡。 极低资源需求的小模型部署 蒸馏小模型：通过知识蒸馏技术，DeepSeek R1推出了如1.5B或 7B参数 的轻量版模型，这些版本可在低端硬件上运行。 模块化扩展：支持插件开发和微调，用户可根据任务需求选择不同规模的模型，平衡性能与资源消耗。 DeepSeek R1通过轻量化设计、知识蒸馏和量化技术，实现了从移动端到服务器端的全覆盖。
3.1K30编辑于 2025-02-05 - 来自专栏网络虚拟化
GPU部署deepseek蒸馏模型？其实CPU主机就可以
有粉丝咨询本地部署deepseek蒸馏模型需要GPU环境吗？小编觉得是不需要的，中国人不敷悠中国人，本文章我们将一起深度探索，如何在台式电脑CPU环境下实现DeepSeek蒸馏模型部署。 以往GPU常被用于加速模型运行，一些GPU在离开英伟达cuda环境下也部署成功了deepseek蒸馏模型。 而今天，我们将尝试在台式电脑主机使用CPU环境下完成DeepSeek蒸馏模型的部署，探索其中的奥秘。 前期准备：硬件与软件配置 硬件方面，需确保台式电脑主机性能达标。 蒸馏模型 从官方渠道或第三方的代码托管平台（如GitHub）获取DeepSeek蒸馏模型的权重文件与相关代码，下载后解压到指定目录，例如“D:\deepseek_model”。 ，模型会尝试给出答案。不过要注意，DeepSeek蒸馏模型的表现取决于训练数据，对于专业性强或较新的知识，回答的准确性可能有限。
1.6K10编辑于 2025-02-05 - 来自专栏人工智能
轻松在本地部署 DeepSeek 蒸馏模型并无缝集成到你的 IDE
从那时起，DeepSeek 一举成为网络热点，广受关注，各大媒体纷纷报道。DeepSeek 之前开源的 DeepSeek-R1 蒸馏模型，也吸引了大量用户在本地设备上部署这一开源版本。 本文将详细介绍如何在本地部署 DeepSeek 蒸馏模型，内容主要包括 Ollama 的介绍与安装、如何通过 Ollama 部署 DeepSeek、在 ChatBox 中使用 DeepSeek 以及在 接下来，我们能在模型列表里看到通过 Ollama 所部署的大模型，选择 deepseek-r1:7b，然后点击保存。保存之后，我们就可以在对话框里与 Deepseek 大模型进行对话了。 小结借助 Ollama 工具，本地部署 DeepSeek 蒸馏模型的过程非常简单。 除非拥有高性能显卡以支持部署更强大的蒸馏模型，并能够进行本地数据训练，否则建议优先使用官方提供的 Web 版或 App 版本，以获得更优质的使用体验。
5.2K129编辑于 2025-02-07 【部分失效】不用本地部署DeepSeek，免费使用70B蒸馏模型
前言 教程来自up主 技术爬爬虾 网上有很多关于本地部署DeepSeek都不是真正的R1模型 因为是蒸馏模型，不如官方的聪明这是必然的 本期教程免费使用70B蒸馏模型，输出速度快，不用本地部署DeepSeek 教程 进入https://groq.com/官网，点击右上角DEV CONSOLE 需要国外上网环境 使用谷歌账户登录 右上角都是模型列表 这个deepseep-r1是基于llama蒸馏出的模型， 然后点击左侧API KEYS 点击下面创建key 复制KEY 打开Cherry studio官网(开源免费AI对话客户端)并安装https://cherry-ai.com/ 进入软件点击左下角设置 模型服务选择 Groq，填入刚才申请的key右上角启用模型 点击添加 复制我们的模型名字并添加 deepseek-r1-distill-llama-70b 点击助手，在最上方选中我们刚添加的模型就可以对话了 使用DENO
40310编辑于 2025-07-14- 来自专栏自然语言处理(NLP)论文速递
模型蒸馏升级！高温蒸馏：Softmax With Temperature
单位 | 上海交通大学博士生 转自| paperweekly 问题来源 最近读到一篇模型蒸馏的文章 [1]，其中在设计软标签的损失函数时使用了一种特殊的 softmax： 文章中只是简单的提了一下， 一个是知识蒸馏的方法用于深度学习，同时也需要深入学习；另一个则是本文的核心：蒸馏中如何合理运用温度，让隐藏的知识更好地挥发和凝结。 蒸馏模型 模型蒸馏或知识蒸馏，最早在 2006 年由 Buciluǎ 在文章 Model Compression [14] 中提出（很多博主把人名都写错了。 先简要概括一下模型蒸馏在做什么。出于计算资源的限制或效率的要求，深度学习模型在部署推断时往往需要进行压缩，模型蒸馏是其中一种常见方法。 对于相同的输入，让学生输出的概率分布尽可能的逼近教师输出的分布，则大模型的知识就通过这种监督训练的方式「蒸馏」到了小模型里。
2.2K30编辑于 2022-12-06 DeepSeek引领目标检测新趋势：如何通过知识蒸馏优化模型性能
DeepSeek的爆火不仅在国内引发广泛关注，也在国际上掀起热议。这款功能强大的AI工具迅速成为焦点，许多业内人士都在讨论其潜力和应用。 随着DeepSeek的走红，知识蒸馏（Knowledge Distillation）这一经典技术也重回视野。 DeepSeek团队通过创新的知识蒸馏技术，成功将DeepSeek-R1的推理能力迁移到更轻量的Qwen系列模型上，为模型的轻量化部署提供了重要参考。 那么，知识蒸馏到底是什么？它如何能在目标检测领域帮助我们提高效率，降低计算成本呢？让我们一起探讨。一、知识蒸馏是什么？知识蒸馏是一种通过训练“学生模型”模仿“教师模型”行为的技术。 除此之外还可以通过定位蒸馏、特征蒸馏等方法，更好地平衡模型的精度和速度。五、Coovally AI模型训练与应用平台如果你也想使用模型进行知识蒸馏，Coovally平台满足你的要求！
49010编辑于 2025-02-24- 来自专栏代码工具
模型蒸馏-学习笔记
模型蒸馏一. ，主要思想是通过教师模型（teacher）来指导学生模型（student）的训练，将复杂、学习能力强的教师模型学到的特征表示“知识蒸馏”出来，传递给参数小、学习能力弱的学生模型，从而得到一个速度快、表达能力强的学生模型 核心问题由于知识蒸馏在训练过程中，有两个模型（teacher模型和student模型），3个loss（teacher loss、student loss、蒸馏loss），因此如何平衡不同模型之间的训练会是影响模型效果的重要因素 模型有以下特点：学生网络和教师网络共享底层参数 [[公式]]教师网络使用更复杂的模型结构 [[公式]]蒸馏目标是logits输出，学生网络logits拟合教师网络logits蒸馏误差表示如下：[image 模型蒸馏这里放一下蒸馏模型的定义, 主要是使用from datetime import timeimport tensorflow as tffrom tensorflow import keras#
9.8K22编辑于 2022-06-30 - 来自专栏NLP/KG
知识蒸馏相关技术【模型蒸馏、数据蒸馏】以ERNIE-Tiny为例
1.1 模型蒸馏原理知识蒸馏是一种模型压缩常见方法，指的是在teacher-student框架中，将复杂、学习能力强的网络(teacher)学到的特征表示"知识"蒸馏出来，传递给参数量小、学习能力弱的网络 实验表明通用蒸馏阶段和任务蒸馏阶段的蒸馏loss不匹配时，学生模型的效果会受到影响。 为方便用户使用，我们提供了多种尺寸的通用蒸馏学生模型，可用的通用蒸馏学生模型可参考文档：通用模型 - ERNIE3.0 Tiny。 如果已提供的通用蒸馏学生模型尺寸符合需求，用户可以主要关注接下来的任务蒸馏过程。 教师模型和通用数据继续用通用蒸馏的方式蒸馏学生模型，进一步提升学生模型的效果；a.
1.7K31编辑于 2022-11-14 - 来自专栏猫头虎技术专区
DeepSeek私有化部署解决方案：如何在腾讯云HAI上部署并使用DeepSeek蒸馏模型
DeepSeek私有化部署解决方案：如何在腾讯云HAI上部署并使用DeepSeek蒸馏模型 摘要 本文详细介绍了如何在腾讯云HAI（Hyper Acceleration Instance）上实现DeepSeek 随着大语言模型（LLM）的快速发展，企业级用户对数据隐私和定制化服务的需求日益增长。DeepSeek作为国内领先的高性能AI模型，支持私有化部署以满足企业对安全性与可控性的要求。 方法一：ChatbotUI 步骤1： 点击算力连接 创建完成后，点击“算力连接”中的“ChatbotUI” 步骤2: 选择DeepSeek R1-32b蒸馏版模型 测试问答效果如下： 完整内容： <think 建议定期关注DeepSeek官方发布的模型更新，以获得性能改进和新功能支持。 R1-32b蒸馏版模型进行测试。
2.2K70编辑于 2025-02-10 - 来自专栏AgenticAI
Ollama现已全面支持DeepSeek R1及衍生蒸馏模型，选择V3还是R1蒸馏模型辅助编程？
DeepSeek 的第一代推理模型R1在数学、代码和推理任务中实现了与 OpenAI 的 o1 相当的性能！ 在开源 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 两个 660B 模型的同时，通过 DeepSeek-R1 的输出，蒸馏了 6 个小模型开源给社区，其中 32B 和 70B 模型在多项能力上实现了对标 Ollama现已全面支持DeepSeek推理模型系列R1及其蒸馏模型。 如果你觉得v3在编程方面已经不错，那么桌面替代蒸馏模型是哪个呢？相比较DeepSeek V3，哪个蒸馏模型能够媲美？ 按照上一篇文章显示的LiveCodeBench评分，DeepSeek V3得分42.2，蒸馏模型Qwen 14B在第一张图中得分53.1，具有相当的性能，而且尺寸相对来说属于桌面级能跑，推荐大家在桌面上使用
37800编辑于 2025-03-18 - 来自专栏机器之心
苹果也在蒸馏大模型，给出了蒸馏Scaling Laws
众所周知，知识蒸馏技术当前正被大模型领域广泛使用，它可以在大幅压缩模型体量的同时保持一定的性能、降低模型时延、提升模型精度，与此同时还能对知识域进行集成和迁移。 蒸馏扩展定律的外推。蒸馏扩展定律适用于一系列损失为 LT 的教师的弱学生模型（L_S > 2.3）。 如果要蒸馏多个学生模型，或者已有教师模型，蒸馏在计算水平上优于监督预训练，直到计算水平随着学生模型规模的增加而可预测地增长。如果要蒸馏一个学生模型且还需要训练教师模型，则应采用监督学习。 我们正在寻求与训练算力投入相匹配，但训练成本更低的模型，蒸馏是一种流行的方法。但长期以来，学界对蒸馏缺乏共识，并不了解如何分配计算资源，以产生最强大的模型。 ，包括教师模型的训练成本和学生模型的蒸馏成本，并比较了蒸馏和监督学习在不同计算预算下的性能，发现当教师模型的训练成本被考虑时，监督学习通常更有效。
26800编辑于 2025-02-19 - 来自专栏NLP/KG
知识蒸馏相关技术【模型蒸馏、数据蒸馏】以ERNIE-Tiny为例
1.1 模型蒸馏原理 知识蒸馏是一种模型压缩常见方法，指的是在teacher-student框架中，将复杂、学习能力强的网络(teacher)学到的特征表示"知识"蒸馏出来，传递给参数量小、学习能力弱的网络 实验表明通用蒸馏阶段和任务蒸馏阶段的蒸馏loss不匹配时，学生模型的效果会受到影响。 为方便用户使用，我们提供了多种尺寸的通用蒸馏学生模型，可用的通用蒸馏学生模型可参考文档：通用模型 - ERNIE3.0 Tiny。 如果已提供的通用蒸馏学生模型尺寸符合需求，用户可以主要关注接下来的任务蒸馏过程。 fine-tuned教师模型和通用数据继续用通用蒸馏的方式蒸馏学生模型，进一步提升学生模型的效果； a.
1.5K20编辑于 2022-12-21 - 来自专栏博文视点Broadview
模型压缩：量化、剪枝和蒸馏
根据学生模型学习的目标，可以将BERT 的蒸馏方法分为以下三类：基于输出概率蒸馏、基于隐层蒸馏和基于Attention 层蒸馏。 下面通过两个经典的BERT 蒸馏模型讲解蒸馏的思想和具体实现。 ： 其中， 表示输出类别概率， 是输入Softmax 层的向量，定义蒸馏误差 为教师模型和学生模型的 均方差，则BiLSTM 的最终目标函数可以由真实标签的交叉熵 和蒸馏误差 加权构成。 采用交叉熵和蒸馏误差的加权和作为目标函数的好处是，学生模型不仅可以从教师模型学到知识，还可以根据下游任务的训练数据进行无教师监督学习，只需要调整超参数 ，即可在交叉熵和蒸馏误差之间切换。 从结果看，在BERT 和LSTM 的模型结构差异过大的情况下，用LSTM模型作为学生模型来蒸馏BERT 的知识，取得了不错的效果，在下游任务的表现上远超用BiLSTM 直接训练得到的模型，说明蒸馏模型学会了浅层模型不容易学会的拟合泛化能力 同理， 表示学生模型对应位置的特征值，将教师模型和学生模型在对应位置的特征值求得的均方误差作为逐层蒸馏的目标函数。
2.5K20编辑于 2023-05-06 - 来自专栏NewBeeNLP
模型压缩 | 知识蒸馏经典解读
(”Knowledge”)，蒸馏(“Distill”)提取到另一个模型里面去。 因此，模型压缩（在保证性能的前提下减少模型的参数量）成为了一个重要的问题。而「模型蒸馏」属于模型压缩的一种方法。 知识蒸馏的理论依据 Teacher Model和Student Model 知识蒸馏使用的是Teacher—Student模型，其中teacher是“知识”的输出者，student是“知识”的接受者。 知识蒸馏的过程分为2个阶段: 原始模型训练: 训练”Teacher模型”, 简称为Net-T，它的特点是模型相对复杂，也可以由多个分别训练的模型集成而成。 两个”2“的hard target相同而soft target不同 这就解释了为什么通过蒸馏的方法训练出的Net-S相比使用完全相同的模型结构和训练数据只使用hard target的训练方法得到的模型，
3.6K20发布于 2020-08-26 - 来自专栏AI研习社
加速BERT模型：从架构优化、模型压缩到模型蒸馏
当然也可以采用其他优化，例如从学习率和策略、预热步数，较大的批处理大小等； 模型压缩：通常使用量化和修剪来完成，从而能够在架构不变（或者大部分架构不变）的情况下减少计算总量； 模型蒸馏：训练一个较小的模型 3、蒸馏 另一个有趣的模型压缩方法是蒸馏，这是一种将大型「teacher」网络的知识转移到较小的「student」网络的技术，训练学生网络来模仿教师网络的行为。 ? 在这项工作中，作者还提出了一种新颖的两阶段学习框架，包括通用蒸馏和特定任务蒸馏。 在通用蒸馏阶段，未经微调的原始 BERT 充当教师模型，学生 TinyBERT 通过在通用领域对大型语料库执行通常的 Transformer 蒸馏来学习模仿教师的行为。 他们的学生模型从教师模型的多个中间层「耐心」地学习来获得更多知识。在他们的耐心蒸馏知识框架中，只训练学生模仿中间层的 [CLS] 令牌的表示形式。代码已公开 [23]。 ?
3.4K51发布于 2019-11-01 - 来自专栏AgenticAI
仅需7G显存就能蒸馏自己的DeepSeek R1推理小模型
尽管 DeepSeek R1 以 680B 规模和卓越推理能力引发热潮，其庞大参数量却使企业难以大规模部署；相比之下，经过蒸馏处理的轻量专用模型则更契合企业实际应用需求。 模型蒸馏（Knowledge Distillation）是一种深度学习技术，其核心思想是将一个大型、高性能的教师模型（Teacher Model）中的知识“压缩”或“提取”出来，并传递给一个较小、轻量级的学生模型 DeepSeek R1-Zero 采用组相对策略优化（GRPO），使模型能够在无需人工反馈的情况下自主分配更多“思考”时间。 SkyThought[3]：蒸馏的 QwQ 的数据实现了 o1-like 模型。 后续我还计划探索 open-r1 项目中如何合成蒸馏数据。
45500编辑于 2025-03-18 本地化部署DeepSeek-R1蒸馏大模型：基于飞桨PaddleNLP 3.0的实战指南
本文将围绕 飞桨框架3.0环境下，基于 Docker 成功部署 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 蒸馏模型 的实战流程展开，涵盖从容器环境构建、模型加载优化，到推理测试与性能评估的完整流程 二、本地部署DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B的实战流程在飞桨框架 3.0 推理优化与大模型蒸馏模型的结合下，DeepSeek-R1-Distill-LLaMA-8B 成为当前国产模型部署中兼具性能与资源亲和力的代表 （本地） 模型来自 Hugging Face 的 deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B，使用量化版本 weight_only_int8：huggingface-cli 3.2 显存控制与多卡并行通过 INT8 量化与 MLA（多级流水 Attention）支持，DeepSeek-R1 蒸馏版在 8 卡 A100 上只需约 60GB 显存即可运行，显著降低推理资源门槛。 四、总结：国产大模型部署的高效通路从本次部署可以看出，飞桨框架3.0在推理性能、资源适配与工程体验上均已接轨国际水准，配合 DeepSeek-R1 这类高性价比蒸馏模型，能极大提升本地部署的实用性。
63310编辑于 2025-04-03视觉语言模型知识蒸馏方法优化
大型基于Transformer架构的机器学习模型近期在视觉与语言任务中展现出卓越性能。但这类大模型往往因计算速度限制难以实时部署，实际系统通常采用知识蒸馏技术将大模型知识迁移至更轻量的学生模型。 传统蒸馏方法采用教师与学生模型注意力头一对一对齐的方式，而学生模型为降低复杂度通常会减少注意力头数量。 在AAAI 2024会议上提出的新方法突破了这一限制：将教师模型所有注意力头的知识蒸馏至学生模型全部注意力头中。当学生模型头数少于教师时，单个学生注意力头可编码多个教师头的综合信息。 实验在两个视觉语言模型（VLM）上进行，这些模型将图像和文本映射到同一向量空间，并针对视觉问答、图像描述和基于图像的翻译任务进行微调。新方法在三个任务上均超越现有基线表现。 即使学生模型头数显著少于教师，也能通过加权聚合方式有效保留多维度特征信息。该方法为部署轻量级视觉语言模型提供了新的技术路径，在保持模型效率的同时最大化知识迁移效果。
27400编辑于 2025-08-04
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号