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单卡复现 DeepSeek R1 Zero教程来了！

发布日期：2025-02-15 22:09:32 浏览次数： 1556 来源：Datawhale

Datawhale干货

作者：邓恺俊，Datawhale成员

项目代码可见：unlock-deepseek/Datawhale-R1（https://github.com/datawhalechina/unlock-deepseek），欢迎关注和 star！

其余所有开源内容见文末。

各位同学好，我是来自 Unlock-DeepSeek 团队的邓恺俊。

之前有同学问：主播主播，你们团队的复现的 R1 Zero 确实很强，但是还是太耗算力资源，没 3 张 A800 啊，还有没有更经济更简单的方式来学习 R1 Zero 的复现呢?　

有的，兄弟，有的有的，像这样的方案还有九个（开玩笑）。今天我们来介绍一个有趣的方法，能够让你在单卡复现 DeepSeek R1 Zero，甚至只用一块 4090 显卡也能轻松实现！　

为什么单卡就能复现？

你可能会问：“原来需要 3 张 A800，如今怎么只需单卡？这其中有什么黑科技？” 答案就在于我们引入了 Unsloth + LoRA。

Unsloth 的核心优势在于：　

强化学习算法优化：集成了多种强化学习（RL）算法，并通过底层代码优化（如优化计算图、减少冗余操作），显著提升了大模型在推理和微调时的性能。
最新量化技术：大幅降低显存消耗，使得原本需要多卡的大模型也能在单卡上运行。
完整的 LoRA 和 QLoRA 微调支持：即使显存有限，也能通过少量资源复现 R1 Zero。

这就为我们提供了一个成本更低、实现更简单的方案。Unsloth 官方博客提到：仅需 7G VRAM，就能训练 Qwen2.5-1.5B 的模型。　

Unsloth GitHub：https://github.com/unslothai/unsloth

环境搭建

安装 Unsloth

环境搭建部分在之前的公众号文章中已有详细说明，这里只需在原有基础上补充安装 Unsloth 及指定版本的 trl 库即可。　

DeepSeek R1 Zero中文复现教程来了！

补充说明：在之前公众号发布的多卡训练代码中，错误的引入了“思考长度奖励函数”，并且没有在代码中使用 flash-attn，Unlock-DeepSeek 团队已经修复代码，请使用仓库中的最新代码，我们同时更新一版训练示意图。　

本文中仅展示与前文有差异的代码部分，同时我们提供了完整的训练代码，请在文末获取。　

注意：为了兼容 Unsloth，我们需要安装特定版本的 trl。具体命令如下：

# 安装 unsloth 和 vllmpip install unsloth vllm
# 安装指定版本的 trl（兼容 unsloth）pip install trl==0.15.0

参考自：https://docs.unsloth.ai/get-started/unsloth-notebooks

配置文件修改

大部分配置与之前的 Datawhale-R1.yaml 文件保持一致。为了支持单卡复现 R1 Zero，我们做了如下调整：　

LoRA 参数设置：启用 LoRA 微调，调整 LoRA 秩数（lora_r）为 64（常用的选择有 8、16、32、64、128 等），并设置 lora_alpha 为 32。
限制回答长度：将 max_completion_length 设置为 1024，以控制输出长度。
优化器调整：优化器设置为 adamw_8bit，以加速训练。

注意：为了更节省内存，这里的 max_completion_length 被设置为 1024，但是这可能会影响模型的发挥，如果你的资源充足，设置更高（4096、8196）可能会获得更好的效果，但是也会加重资源消耗。若内存不足可以调节 vllm_gpu_memory_utilization，适当降低。除此之外，如果有更多资源，可以考虑将优化器 optim 调整为 adamw_torch，这有助于更好地复现模型。　

# LoRA 参数调整lora_r: 64        # LoRA 秩数，选择任意大于 0 的数字！建议使用 8, 16, 32, 64, 128lora_alpha: 32    # LoRA alpha 值
# 训练参数learning_rate: 1.0e-5 # 学习率，调整为1e-5
# GRPO 算法参数beta: 0.001       # KL 惩罚因子optim: adamw_8bit # 使用 8bit 优化器以加速训练max_prompt_length: 256       # 输入 prompt 的最大长度max_completion_length: 1024  # 输出回答长度，包含推理思维链num_generations: 4use_vllm: true               # 启用 vLLM 加速推理vllm_gpu_memory_utilization: 0.4  # vLLM 的 GPU 内存利用率（内存紧张时可适当降低）

LoRA微调参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/663557294

启动训练

启动训练的代码很简单，由于我们只需要单卡，不需要涉及到配置复杂的 Accelerate 库，直接运行以下代码即可运行。　

python train_Datawhale-R1_unsloth.py --config Datawhale-R1_unsloth.yaml

训练代码优化解读

基于 Unsloth 框架，我们对原始代码做了简化和优化。主要思路有两点：　

打补丁提升训练速度

在执行强化学习训练的代码之前，我们添加了两行代码，利用 PatchFastRL 函数对某些 RL 算法（如 GRPO）进行“打补丁”。这个操作实际上在底层优化了计算图、减少了冗余计算，从而加速训练过程。　

from unsloth import FastLanguageModel, PatchFastRLPatchFastRL("GRPO", FastLanguageModel)  # 对 GRPO 算法打补丁

GRPO 训练函数的改进

除此之外，我们还改进了 grpo_function 里面的函数，在这之中进行了一些优化，具体在代码的 14～34 行中，具体来说，我们加入以下两个方式：

模型加载：通过 FastLanguageModel.from_pretrained 方法加载预训练模型，并启用 vLLM 快速推理，同时支持 4 位加载（或 LoRA 16 位）。
PEFT 微调：利用 get_peft_model 方法对模型应用 LoRA 微调，指定了目标模块、LoRA 参数以及梯度检查点，确保在有限显存条件下依然能有效训练。

# 定义 GRPO 训练函数def grpo_function(    model_args: ModelConfig,    dataset_args: DatasetArguments,    training_args: GRPOConfig,    callbacks: List,):    # 记录模型参数    logger.info(f"Model parameters {model_args}")    # 记录训练/评估参数    logger.info(f"Training/evaluation parameters {training_args}")
    # 从预训练模型加载模型和分词器    model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(        model_name=model_args.model_name_or_path,  # 模型名称或路径        fast_inference=True,  # 启用 vLLM 快速推理        load_in_4bit=True,  # 是否以 4 位加载模型，False 表示使用 LoRA 16 位        max_lora_rank=model_args.lora_r,  # 设置 LoRA 的最大秩        max_seq_length=training_args.max_completion_length,  # 设置最大序列长度        gpu_memory_utilization=training_args.vllm_gpu_memory_utilization,  # GPU 内存利用率，若内存不足可减少        attn_implementation=model_args.attn_implementation, # 设置注意力实现方式 flash attention    )
    # PEFT 模型    model = FastLanguageModel.get_peft_model(        model,        r = model_args.lora_r,         target_modules = [            "q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", # 如果 OOM 内存不足，可以移除 QKVO            "gate_proj", "up_proj", "down_proj",        ],          lora_alpha = model_args.lora_alpha,  # 设置 LoRA 的 alpha 值        use_gradient_checkpointing = "unsloth",  # 启用 unsloth 的梯度检查        random_state = training_args.seed,  # 设置随机种子    )

如果遇到 Out of Memory 显存不足问题，可以移除 target_modules 中的 "q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj"。

参考自：https://unsloth.ai/blog/r1-reasoning

模型量化参考：LLM量化综合指南（8bits/4bits）https://zhuanlan.zhihu.com/p/671007819

训练结果与一些思考

以下是训练结果的部分截图，大致与我们复现 Tiny Zero 和 Mini R1 的结果类似，这里就不再做详细分析。　

接下来分享一些学习 R1 Zero 过程中的思考（非严谨学术研究，个人观点，仅供参考）。　

Aha moment 是 RL 训练的结果吗？

在开始研究之前，我对 Aha moment（顿悟时刻）这个概念充满好奇，这仿佛是 DeepSeek 在经过 RL 训练后突然获得的超能力。但深入学习阅读了 oat 的文章后，发现 Aha moment 并不是凭空出现的，它可能在 base 模型和 SFT 阶段就已经埋下了种子。RL 训练做的事情，更像是一个"放大器"，通过设计的奖励机制，最大化了模型产生顿悟时刻的概率。换句话说，RL 训练将模型原本浅层的自我反思能力，转化为更有深度和效果的思考过程。　

参考OAT文章：There May Not be Aha Moment in R1-Zero-like Training — A Pilot Study：https://oatllm.notion.site/oat-zero　

思考长度越长越有效吗？

在社区中有一种普遍的看法：RL 训练让模型的输出变得更长，从而提升效果。这个观点确实有一定道理，因为 RL 强化了模型的思考过程，生成更多的 token 是自然的结果。

然而，问题是：更长的思考真的意味着更好的结果吗？　

在复现 Tiny Zero 的过程中，我观察到一个有趣的现象：token 数量呈现先降后升的趋势。这个现象可以这样解释：最初，由于存在格式奖励（format reward），模型必须保证格式正确，然而长度过长的输出比较难学习到答案的格式，并且会包含很多对解决任务无用的 token，所以 token 数量自然先会下降，模型先学简单的格式，保留有利于正确计算的 token，再去学复杂的计算，先简后繁；随着训练的进行，模型开始进行更多的尝试和反思以得出正确答案，输出长度逐渐增加并趋于稳定。这一观察也印证了 OAT 的结论：输出长度与自我反思的质量并不一定存在线性关联。

S1 文章的一些结论和思考

最近我也看了李飞飞团队的 S1 文章，详细分析了其方法和 R1 Zero 的不同。总的来说，S1 通过少量高质量数据（约 1k + SFT + 设计 Prompt）进行训练，而 R1 Zero 则是通过基础训练（Base）加 RL 强化训练完成的。在 S1 中，他们采用了 budget forcing 方法，在测试时强制设定最大和最小的思考 token 数量。具体而言：　

通过添加 "end-of-thinking token 分隔符" 和 "Final Answer" 来控制思考上限；
通过禁止生成分隔符并添加 "wait" 提示词来控制思考下限。

实验结果表明，适度增加思考 token 数量确实能够提升模型在 AIME24 基准测试上的表现。然而，他们也发现，过度抑制思考结束反而会导致模型陷入无效循环。这个发现非常符合直觉：就像人类的思考一样，简单问题（比如数一个单词中的字母数量）并不需要过度思考，而真正需要延长思考时间的，往往是那些较为复杂的问题。　

s1参考阅读：16张H100训26分钟，超越o1-preview！李飞飞等用1K样本，揭秘测试时Scaling