本文详细介绍了将DeepSeek-R1-70B教师模型知识蒸馏至Qwen-1.5B学生模型的过程。文章分为准备阶段(选择模型和构建数学、问答、代码、科学知识数据集)和蒸馏阶段(RTX 4090环境下使用Unsloth工具和LoRA微调技术)，使小模型获得大模型能力的同时降低计算成本。
知识蒸馏是将大型教师模型知识迁移至小型学生模型的技术，能让小模型在保持高性能时降低计算与资源消耗。
如何将DeepSeek-R1 模型能力蒸馏到 Qwen-1.5B，使其具备与 o1-mini 相似的能力？该过程分准备和蒸馏两阶段，准备阶段选定教师（R1）和学生（Qwen-1.5B）模型，蒸馏阶段将教师知识提炼给学生模型，达成降低计算成本目的。
一、准备阶段
如何选择教师模型与学生模型？选择一个性能优秀的大型神经网络作为教师模型，并设计一个结构相对简单的小型神经网络作为学生模型。
DeepSeek-R1-70B，一个经过大规模强化学习训练出的教师模型，在数学、编程等推理任务上表现出色。
Qwen-1.5B，一个参数较少、计算资源需求较低的学生模型，需要通过蒸馏过程学习R1的推理能力。
如何**构建蒸馏数据集？选择一个与R1模型训练时相似或相关的数据集。这个数据集应该包含足够的样本，以覆盖R1模型所擅长的各种任务和场景。
（1）数学推理：meta-math/GSM8K_zh（中文数学题）
（2）通用问答：m-a-p/COIG-CQIA（逻辑推理、生活场景）
（3）代码生成：HuggingFace BigCode（编程问题与解决方案）
（4）科学知识：Haijian/Advanced-Math（高阶数学证明）
数据集统一为结构化JSON格式，包含指令（instruction）和带推理链的响应（response）
{ "instruction": "解方程√(5−√(5+x))=x", "response": "<think> 首先平方两边得到5−√(5+x)=x²，再次平方整理得x⁴−2ax²−x+(a²−a)=0... <answer>解的和为1</answer>" }二、蒸馏阶段
如何进行知识蒸馏？在配备RTX 4090显卡（24GB显存）并使用支持4位量化训练的Unsloth工具环境下，将原始数据转为带推理链的JSON格式后，加载Qwen-1.5B学生模型、配置LoRA微调并启用DeepSeek-R1-70B教师模型输出引导，在低显存消耗下完成知识蒸馏 。
（1）硬件与工具准备
硬件配置：RTX 4090显卡（24GB显存）
工具：Unsloth，支持4位量化训练，显存占用降低70%
（2）数据预处理
将原始数据转换为带推理链的JSON格式
{ "instruction": "用户问：退货需要几天？", "response": " 根据平台规则，退货审核需1工作日，物流回传需3-5工作日<answer>约3-7天</answer>" }（3）一键启动蒸馏训练
使用unsloth库的FastLanguageModel，通过4位量化高效加载Qwen-1.5B学生模型，并配置LoRA（仅训练0.1%参数）进行微调，同时启用DeepSeek-R1-70B教师模型的输出引导，在RTX4090上以低显存消耗完成蒸馏训练。
from unsloth import FastLanguageModel # 4位量化加载模型（显存节省70%） model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained( model_name = "Qwen/Qwen-1.5B", max_seq_length = 2048, load_in_4bit = True, ) # 配置LoRA训练（仅训练0.1%参数） model = FastLanguageModel.get_peft_model( model, r = 8, # LoRA秩 target_modules = ["q_proj", "v_proj"], # 仅改注意力层 ) # 启动训练（RTX4090可运行） model.train( training_data = "data.jsonl", epochs = 3, learning_rate = 2e-5, batch_size = 4, use_teacher_logits = True, # 启用教师模型输出引导 teacher_model = "DeepSeek-R1-70B" # 指定教师模型 )如何学习大模型 AI ？
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