Editing DeepSeek R1 (section)

== 进阶操作 ==
DeepSeek R1 拥有开放的模型生态，对于有一定技术基础的用户，可以尝试更高级的玩法，包括模型微调训练、自定义数据集喂入，以及与其他工具结合构建复杂应用。

* **模型微调：**得益于开源许可证，您可以在合法合规的前提下对 DeepSeek R1 及其蒸馏模型进行微调（Fine-tuning） (deepseek-r1:1.5b)。考虑到完整的671B模型过于庞大，实际操作中常针对较小的蒸馏模型进行微调。例如，您可以基于7B或14B参数的模型，用自己整理的问答数据进行有监督微调，令模型更贴合特定领域。常见方法包括使用 Hugging Face 的 Transformers 库加载模型权重，然后用 Trainer API 继续训练；或者采用 LoRA 等轻量微调技术，在保持原模型大部分权重冻结的情况下学习少量新参数，从而大幅降低算力和显存需求。需要注意的是，微调大模型对硬件要求依然不低（至少一张高端GPU），建议先尝试更小规模的模型确认效果，再视需求扩展到大模型。DeepSeek 官方在研发时就验证了“大模型的推理模式可以蒸馏到小模型中” (Release DeepSeek-R1 · deepseek-ai/DeepSeek-R1 at 5a56bdb)，社区也提供了若干1.5B~70B的微调后权重。因此，您完全可以把 R1 视作一个基模型，通过训练属于您自己的数据，让它在特定任务上更上一层楼。
* **训练自己的数据集：**如果您有领域专用的数据，希望训练模型理解这些知识，有两种思路：其一是上述微调，即利用已有模型继续训练；其二是更激进地“从零训练”一个模型。但由于重新训练一个上百亿参数模型的成本极高（需要海量算力和数据），'''现实可行的方案是微调'''。具体步骤包括：准备好格式适当的训练数据（如对话形式的QA对，或者带有思维链标注的推理过程数据），然后选择合适的模型版本，用现有工具进行训练。训练时可设置较小的学习率和轮次，以免过度遗忘原有能力。训练完成后，评估模型在您数据集上的表现，例如回答准确率、专业术语掌握等。如果效果理想，就说明模型已成功学到了您的数据知识。值得一提的是，DeepSeek R1 团队本身就是通过多阶段训练流程，使模型掌握了复杂推理能力的：先用强化学习挖掘推理链条，再用监督微调巩固语言能力 (Release DeepSeek-R1 · deepseek-ai/DeepSeek-R1 at 5a56bdb)。对于开发者而言，当然不需要复现如此复杂的流程，只需在开源模型基础上添加自己的增量知识即可。
* '''结合其他工具或 API 进行扩展：DeepSeek R1 可以很好地融入您的AI应用开发链条中。由于其API兼容OpenAI标准，您可以轻松替换后端模型'''而不改变上层代码逻辑——许多现有的聊天机器人框架、对话界面都能直接对接 R1 的服务 (首次调用 API | DeepSeek API Docs)。例如，借助 '''LangChain''' 等框架，您可以将 R1 与外部数据源、知识库相结合，实现“检索增强型生成”（RAG）应用，让模型在回答时引用外部资料以提高准确性 ( Setting Up Ollama & Running DeepSeek R1 Locally for a Powerful RAG System - DEV Community) ( Setting Up Ollama & Running DeepSeek R1 Locally for a Powerful RAG System - DEV Community)。又如，有开发者使用 Gradio 构建了本地运行的“DeepSeek 编程助手”，通过 Ollama 调用 R1 来提供代码补全和调试建议 (GitHub - Rizwankaka/deepseek-r1-chat: chatbot made with gradio using opensource deepseek-r1 running locally)。这表明 R1 非常适合作为各种'''AI工具的引擎'''：您可以让它当搜索引擎的推理后端、办公软件的逻辑分析插件，或物联网设备的本地智能大脑等等。总之，通过结合现有工具（如对话框架、插件接口）和 R1 的推理能力，您能够开发出丰富多彩且功能强大的AI应用。由于 R1 模型运行完全可控（本地或专属服务器），这在数据隐私和定制灵活性上也优于调用第三方封闭API。

通过掌握以上进阶操作，技术用户可以充分发掘 DeepSeek R1 的潜力：既能让模型'''贴近你的专属场景'''（通过微调训练），又能将其'''融入更庞大的系统'''（通过工具集成）。下一步，您也许会关心这样一个开源大模型在性能上究竟如何，能否和业界其他模型一较高下？下面我们就来看看 DeepSeek R1 的性能测试结果与对比分析。