用DeepSeek-R1-Distill-data-110k蒸馏中文数据集 微调Qwen2.5-7B-Instruct！

下载模型与数据

模型下载：

huggingface：
Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct · HF MirrorWe're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.https://hf-mirror.com/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct

魔搭：
魔搭社区汇聚各领域最先进的机器学习模型，提供模型探索体验、推理、训练、部署和应用的一站式服务。https://www.modelscope.cn/models/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
数据下载：
https://huggingface.co/datasets/Congliu/Chinese-DeepSeek-R1-Distill-data-110khttps://huggingface.co/datasets/Congliu/Chinese-DeepSeek-R1-Distill-data-110k

安装swift

使用 pip 安装：

   pip install ms-swift -U

从源安装：

   # pip install git+https://github.com/modelscope/ms-swift.git

   git clone https://github.com/modelscope/ms-swift.git
   cd ms-swift
   pip install -e .

微调

   CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 \
   swift sft \
       --model /home/models/pretrained_models/llm/Qwen2.5-7B-Instruct \ 
       --train_type lora \
       --dataset  /home/data/Chinese-DeepSeek-R1-Distill-data-110k-SFT/new_distill_r1_110k_sft.json \
       --torch_dtype bfloat16 \
       --num_train_epochs 6 \
       --per_device_train_batch_size 1 \
       --per_device_eval_batch_size 1 \
       --learning_rate 1e-4 \
       --lora_rank 8 \
       --lora_alpha 32 \
       --target_modules all-linear \
       --gradient_accumulation_steps 16 \
       --eval_steps 50 \
       --save_steps 50 \
       --save_total_limit 5 \
       --logging_steps 5 \
       --output_dir output \
       --system 'You are a deep thinking assistant.' \
       --warmup_ratio 0.05 \
       --dataloader_num_workers 4 \
       --model_author Q \                                 
       --model_name Q-AILab-Qwen2.5-7B-Instruct-R1-Distill

训练过程

2张A800，训练时长5天，共训练6轮。

5.

推理效果

推理：

   CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 \
   swift infer \
       --adapters /home/model/swift/output/v6-20250217-075043/checkpoint-50 \
       --stream true \
       --temperature 0 \
       --max_new_tokens 8192

推理测试：

Qwen2.5-7B-Instruct-DeepSeek-R1-Distill-data-110K 训练完成！

后续合并Loar、断点训练、推送模型、可参考Swift github项目地址：

https://github.com/modelscope/ms-swifthttps://github.com/modelscope/ms-swift