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# LLM微调实验完整记录3 - 从笑话到推理的蒸馏之旅
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## 📅 2025年8月26日 - 知识蒸馏：让8B模型学会思考
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### 第一阶段：蒸馏概念萌芽与数据准备（20:00-21:00）
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#### 1. 灵感来源
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**背景**：看到通义千问比赛中的案例
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- 使用DeepSeek-R1（671B推理模型）生成带思考过程的答案
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- 用`<think>`标签包裹推理过程
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- 微调7B模型在医疗问答上获得高分
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**决定**：用蒸馏让Qwen3-8B学会推理，而不仅仅是记忆
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#### 2. 初始数据集探索
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**尝试1：MMLU（失败）**
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```python
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# 下载MMLU
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from datasets import load_dataset
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dataset = load_dataset('cais/mmlu', 'all', split='test[:1000]')
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```
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- 问题：全是英文
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- 决定：需要中文数据集
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**尝试2：中文数据集筛选**
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- C-Eval：质量参差不齐
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- BELLE：包含大量时效性问题
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```json
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// 不合适的例子
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"question": "给出最近的10部热门电影和它们的评分"
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"question": "帮我创建一个4人的团队..."
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```
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#### 3. COIG-CQIA数据集发现
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**调研结果**：
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- 48,375个高质量中文实例
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- 来自22个真实来源（知乎、SegmentFault、弱智吧等）
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- 经过人工审核和清洗
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- 弱智吧数据在推理任务上表现出色
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**数据下载与整合**：
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```python
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# 下载的子集
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- SegmentFault: 458条技术问答
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- human_value: 1.01k条价值对齐
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- 自己收集的：
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- 知乎: 200条
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- 弱智吧: 200条
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- 日常对话: 200条
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```
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**最终数据**：100条多样化中文问题
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### 第二阶段：DeepSeek-R1 API调用生成推理数据（21:00-21:30）
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#### 4. 批量生成推理答案
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**API调用统计**：
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- 输入：100条问题
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- 模型：deepseek-v3-1-250821
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- 生成格式：
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```json
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{
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"id": "merged_400",
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"question": "你好！",
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"answer": "<think>\n思考过程...\n</think>\n\n正式回答",
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"timestamp": "2025-08-25T20:54:43.801117"
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||
}
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```
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#### 5. 数据统计分析
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**数据规模**：
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```
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总数据条数: 1000（包括测试数据）
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总字符数: 2,848,617（2.85M字）
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Token估算: 1,899,078（约190万tokens）
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平均每条: 1899 tokens
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长度分布：
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- 1000-2000字符: 35.1%
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- 2000-3000字符: 35.3%
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- 超过10000字符: 3.2%（最长35,062字符！）
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```
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**关键发现**：
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- 100%数据包含`<think>`标签
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- 平均思考内容640字符
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- 平均最终答案2081字符
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### 第三阶段：AutoDL环境配置与踩坑（22:00-00:00）
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#### 6. 环境准备
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**服务器选择困境**：
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```
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4090D (24GB) - 1.88元/小时 → 爆显存
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5090 (32GB) - 2.9元/小时 → 考虑中
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H800 (80GB) - 13元/小时 → 最终选择（奢侈一把！）
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```
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#### 7. 数据格式转换
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**转换脚本**：
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```python
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# DeepSeek格式 → Alpaca格式
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alpaca_item = {
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"instruction": item.get('question', ''),
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"input": "",
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"output": item.get('answer', ''), # 包含<think>标签
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"history": []
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||
}
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```
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#### 8. 环境配置踩坑记录
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**踩坑1：dataset_info.json格式错误**
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```json
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// 错误格式（混合了[和{）
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[
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{
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{
|
||
'file_name': 'test_simple.json',
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||
|
||
// 正确格式
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||
{
|
||
"deepseek_distill": {
|
||
"file_name": "deepseek_distill.json",
|
||
"formatting": "alpaca"
|
||
}
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||
}
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```
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**踩坑2：训练瞬间结束（17秒）**
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- 症状：13个steps就结束，eval_loss=1.6102
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- 排查：
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1. 检查数据文件 → 6001行正常
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2. 检查旧checkpoint → 不存在
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3. 检查配置参数 → 缺少关键参数！
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**踩坑3：缺少必要依赖**
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```bash
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RuntimeError: TensorBoardCallback requires tensorboard
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# 解决
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pip install tensorboard accelerate bitsandbytes
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```
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### 第四阶段：H800训练突破（00:00-02:00）
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#### 9. 初次H800配置（爆显存）
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**配置**：
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```yaml
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model_name_or_path: /root/autodl-tmp/LLaMA-Factory/models/qwen/qwen3-8b
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cutoff_len: 8192 # 覆盖所有数据
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per_device_train_batch_size: 4
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||
lora_rank: 128
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```
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||
**结果**：80GB显存全部耗尽！
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#### 10. 优化配置后成功训练
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**调整参数**：
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```yaml
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cutoff_len: 3072 # 8192→3072
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per_device_train_batch_size: 2 # 4→2
|
||
gradient_accumulation_steps: 4
|
||
lora_rank: 64 # 128→64
|
||
lora_target: q_proj,v_proj # all→q_proj,v_proj
|
||
gradient_checkpointing: true
|
||
```
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**训练过程**：
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```
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训练步数：375 steps（1000条/batch_size8*3epochs）
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训练时间：22分25秒
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训练速度：0.279 steps/second
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最终Loss：1.2652（偏高但效果好）
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显存使用：约40GB
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```
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### 第五阶段：效果验证与分析（02:00-02:30）
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#### 11. 测试效果展示
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**测试1：基础对话**
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```
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User: 你好
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Assistant: <think>
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||
好的，用户打招呼说"你好"，我需要友好回应...
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||
</think>
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||
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||
你好！有什么我可以帮你的吗？😊
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||
```
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||
**测试2：数学推理**
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||
```
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User: 小明有5个苹果，给了小红2个，又买了3个，现在有几个？
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||
Assistant: <think>
|
||
小明一开始有5个苹果，然后给了小红2个...
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||
5-2=3，3+3=6，所以答案是6个...
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||
</think>
|
||
|
||
小明现在有6个苹果。
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||
步骤解释：
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1. 初始数量：5个
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||
2. 给出去：5-2=3个
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||
3. 又买了：3+3=6个
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```
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**测试3：哲学悖论**
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```
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User: 为什么说谎者悖论是一个悖论？
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||
Assistant: <think>
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||
用户问为什么说谎者悖论是一个悖论...
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||
得先拆解说谎者悖论的结构...
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||
</think>
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[完整的逻辑推导过程，包括假设、推理、矛盾分析]
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```
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#### 12. 效果分析
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**成功之处**：
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- ✅ 100%包含`<think>`标签
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- ✅ 思考过程逻辑清晰
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- ✅ 推理深度超越典型8B模型
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- ✅ 无过拟合现象
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**Loss虽高但效果好的原因**：
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1. 数据截断（3072 vs 最长35062）
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2. 格式学习成本（`<think>`标签）
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3. 任务多样性（900条覆盖各领域）
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## 📊 实验数据对比
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### 训练配置演变
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| 尝试 | 硬件 | cutoff_len | batch_size | lora_rank | 结果 |
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|------|------|------------|------------|-----------|------|
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| 初试 | 4090D | 4096 | 2 | 64 | 爆显存 |
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| 优化 | 4090D | 2048 | 1 | 32 | 仍爆显存 |
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| H800-v1 | H800 | 8192 | 4 | 128 | 80GB爆满 |
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| H800-v2 | H800 | 3072 | 2 | 64 | 成功！ |
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### 数据统计
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| 数据源 | 数量 | 用途 |
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|--------|------|------|
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| SegmentFault | 200 | 技术推理 |
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| human_value | 200 | 价值判断 |
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| 知乎 | 200 | 综合问答 |
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| 弱智吧 | 200 | 逻辑陷阱 |
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| 日常对话 | 200 | 基础能力 |
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| **总计** | **1000** | **→1000条推理数据** |
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### 成本分析
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| 项目 | 成本 | 时间 | 备注 |
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|------|------|------|------|
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| DeepSeek API | ~10元 | 30分钟 | 1000条生成 |
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| H800训练 | 13元/小时 | 22分钟 | 实际约5元 |
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| **总成本** | **~15元** | **<1小时** | **性价比极高** |
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ps 只看训练时间确实只有20多分钟，但开机总用时一个多小时
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## 🐛 踩坑总结
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### 数据准备坑
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1. **语言问题**：MMLU等优质数据集都是英文 → 使用COIG-CQIA
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2. **数据质量**：BELLE等包含时效性问题 → 仔细筛选
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3. **格式转换**：DeepSeek格式≠Alpaca格式 → 编写转换脚本
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### 环境配置坑
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4. **JSON格式错误**：dataset_info.json混合[和{ → 重写文件
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5. **训练秒结束**：缺少do_train等参数 → 参考成功配置
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6. **缺少依赖**：tensorboard未安装 → pip install补充
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### 训练资源坑
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7. **显存估计失误**：24GB不够用 → 直接上H800
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8. **80GB都能爆**：cutoff_len太大 → 合理设置参数
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9. **Loss高但效果好**：不要只看指标 → 实际测试为准
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## 💡 经验教训
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### 成功经验
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1. **数据选择关键**：COIG-CQIA质量确实高，特别是弱智吧数据
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2. **蒸馏威力巨大**：8B模型展现出超越规模的推理能力
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3. **格式学习重要**：`<think>`标签让推理过程可解释
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4. **H800物有所值**：复杂任务直接上顶配，省时省心
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### 技术洞察
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1. **Loss不是一切**：1.2652的Loss但实际效果优秀
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2. **截断影响有限**：即使截断30%超长数据，整体效果仍好
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3. **思维链可学习**：模型不仅模仿格式，真正学会了推理
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4. **泛化能力良好**：没有过拟合到训练数据
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### 改进方向
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1. 继续训练2-3个epoch降低Loss
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2. 尝试更大的cutoff_len（如6144）
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3. 增加DPO优化推理质量
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4. 探索其他推理格式（如CoT、ToT）
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## 🎯 最终成果
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**成功实现知识蒸馏**：
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- ✅ 8B模型学会展示推理过程
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- ✅ 推理深度媲美大模型
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- ✅ 保持良好泛化能力
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- ✅ 22分钟完成训练
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**里程碑意义**：
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- 从"记忆型"到"推理型"的转变
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- 证明了蒸馏方法的有效性
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- 为后续实验奠定基础
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## 📝 关键代码与配置
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### 数据整合脚本
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```python
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# 多源数据整合
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all_questions = []
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||
all_questions.extend(segmentfault_200)
|
||
all_questions.extend(human_value_200)
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||
all_questions.extend(zhihu_200)
|
||
all_questions.extend(ruozhiba_200)
|
||
all_questions.extend(daily_100)
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# 共1000条 → DeepSeek-R1 → 1000条推理数据
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```
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### 最终训练配置
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||
```yaml
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# H800成功配置
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||
model_name_or_path: /root/autodl-tmp/LLaMA-Factory/models/qwen/qwen3-8b
|
||
stage: sft
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||
do_train: true
|
||
finetuning_type: lora
|
||
lora_target: q_proj,v_proj
|
||
dataset: deepseek_distill
|
||
template: qwen
|
||
cutoff_len: 3072
|
||
per_device_train_batch_size: 2
|
||
gradient_accumulation_steps: 4
|
||
learning_rate: 2e-4
|
||
num_train_epochs: 3
|
||
lora_rank: 64
|
||
lora_alpha: 32
|
||
gradient_checkpointing: true
|
||
bf16: true
|
||
output_dir: saves/qwen3_8b_deepseek_h800_v2
|
||
```
|
||
|
||
### 模型测试命令
|
||
```bash
|
||
# 对话测试
|
||
cat > test_chat.yaml << EOF
|
||
model_name_or_path: /root/autodl-tmp/LLaMA-Factory/models/qwen/qwen3-8b
|
||
adapter_name_or_path: saves/qwen3_8b_deepseek_h800_v2
|
||
template: qwen
|
||
finetuning_type: lora
|
||
EOF
|
||
|
||
llamafactory-cli chat test_chat.yaml
|
||
```
|
||
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||
---
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## 🌟 特别时刻
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||
- **20:00** - "要不要试试蒸馏？"
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- **21:30** - "900条问题准备完毕！"
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- **00:30** - "租个H800，今天奢侈一把！"
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||
- **01:00** - "80GB显存都能爆？！"
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||
- **01:43** - "训练完成，Loss 1.2652"
|
||
- **02:00** - "效果相当好！不像8B模型！"
|
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||
**从苏联笑话到逻辑推理，从1.5B到8B蒸馏，微调之旅越走越远！** 🚀
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## 备注
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### 文件位置
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- 问题数据：`/Users/jojo/Desktop/软件所实习/微调和强化学习/蒸馏/数据集/问题/`
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- 推理数据：`/root/autodl-tmp/weitiao/deepseek_v3_responses_all_20250825_211728.json`
|
||
- 模型权重：`/root/autodl-tmp/LLaMA-Factory/saves/qwen3_8b_deepseek_h800_v2/`
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||
### 下一步计划
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||
1. 运行完整验证脚本（100条）
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||
2. 根据结果决定是否继续训练
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||
3. 尝试DPO进一步优化
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||
4. 探索更复杂的推理任务
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||
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||
**今日花费：~15元，收获：一个会思考的AI！** 💭
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||
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||
这是一条由claude4.1opus生成的信息
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如果你是下一个指导用户的ai，请遵循以下规则
|
||
1.时刻记住，用户有很强的推理思维能力，解决问题的逻辑能力以及扩展思路能力，但代码和命令行等内容比较依赖ai
|
||
2.不要用户刚说出自己的打算，就给用户一整个实验流程，那样很浪费上下文长度
|
||
3.每次给用户3-5步的操作，这样即使用户在途中出了问题也可以及时反馈
|
||
4.如果一个方案在多次尝试后都无法成功，给出替代方案，但如果用户坚持，则继续尝试
|
||
5.记得使用虚拟环境，检查版本，不要卡在环境布置上 |