如何基于deepseek蒸馏自己的模型（蒸馏 模型）

基于DeepSeek模型进行知识蒸馏，将大模型的知识迁移到小模型，可以按以下步骤进行：

一、准备工作

1. 获取教师模型

O 从Hugging Face Model Hub下载DeepSeek模型：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

teacher_model_name = "deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base"

teacher_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(teacher_model_name)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(teacher_model_name)

2. 选择学生模型

O 方案1：使用轻量架构（如TinyLLaMA、MobileBERT）

O 方案2：自定义小规模Transformer（层数减少50%+）

# 示例：自定义学生模型

from transformers import BertConfig, BertModel

student_config = BertConfig(

hidden_size=512,

num_hidden_layers=4,

num_attention_heads=8

)

student_model = BertModel(student_config)

二、数据准备策略

1. 领域数据增强

O 使用教师模型生成合成数据：

def generate_pseudo_data(prompts):

inputs = tokenizer(prompts, return_tensors="pt", padding=True)

outputs = teacher_model.generate(**inputs, max_length=128)

return tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)

2. 动态课程学习

O 实现难度分级采样：

class CurriculumSampler:

def __init__(self, datasets):

self.difficulty_levels = sorted(datasets, key=lambda x: x['complexity'])

self.current_level = 0

def update_level(self, validation_accuracy):

if validation_accuracy > 0.85:

self.current_level = min(self.current_level+1, len(self.difficulty_levels)-1)

三、蒸馏架构设计

1. 多维度知识迁移

class DistillationLoss(nn.Module):

def __init__(self, alpha=0.5, beta=0.3, gamma=0.2):

super().__init__()

self.alpha = alpha # 输出层权重

self.beta = beta # 中间层权重

self.gamma = gamma # 注意力权重

def forward(self, student_outputs, teacher_outputs):

# 输出层KL散度

kl_loss = F.kl_div(

F.log_softmax(student_outputs.logits / T, dim=-1),

F.softmax(teacher_outputs.logits / T, dim=-1),

reduction='batchmean'

)

# 中间层MSE

hidden_loss = sum(

F.mse_loss(s_layer, t_layer.detach())

for s_layer, t_layer in zip(

student_outputs.hidden_states,

teacher_outputs.hidden_states[::2] # 间隔采样教师层

)

)

# 注意力矩阵余弦相似度

attn_loss = sum(

1 - F.cosine_similarity(s_attn, t_attn.detach()).mean()

for s_attn, t_attn in zip(

student_outputs.attentions,

teacher_outputs.attentions[::2]

)

)

return self.alpha*kl_loss + self.beta*hidden_loss + self.gamma*attn_loss

四、渐进式训练策略

1. 分阶段训练计划

def create_training_scheduler(epochs=100):

return [

{'phase': 1, 'epochs': 30, 'components': ['embedding', 'first_layer'], 'lr': 1e-4},

{'phase': 2, 'epochs': 50, 'components': 'all', 'lr': 5e-5},

{'phase': 3, 'epochs': 20, 'components': 'output', 'lr': 1e-5}

]

2. 动态温度调整

class AdaptiveTemperature:

def __init__(self, initial_temp=5.0):

self.temp = initial_temp

def update(self, student_loss):

if student_loss < 0.5:

self.temp = max(1.0, self.temp*0.95)

else:

self.temp = min(10.0, self.temp*1.05)

五、优化技巧

1. 混合精度训练

from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler

scaler = GradScaler()

with autocast():

outputs = model(inputs)

loss = criterion(outputs, targets)

scaler.scale(loss).backward()

scaler.step(optimizer)

scaler.update()

2. 梯度过滤

def gradient_clipping(parameters, max_norm=1.0):

total_norm = torch.nn.utils.clip_grad_norm_(parameters, max_norm)

if total_norm > max_norm:

print(f"Clipped gradients: {total_norm:.2f} -> {max_norm}")

六、评估与部署

1. 多维评估指标

def evaluate_model(model, test_loader):

# 推理速度

start_time = time.time()

throughput = compute_throughput(model)

# 知识保留率

knowledge_score = calculate_knowledge_alignment(teacher_model, model)

# 下游任务表现

task_accuracy = eval_task_performance(model, task_dataset)

return {

'throughput (tokens/sec)': throughput,

'knowledge_retention': knowledge_score,

'task_accuracy': task_accuracy

}

2. 模型压缩

# 使用量化

from transformers import QuantizationConfig

quant_config = QuantizationConfig(load_in_8bit=True)

quantized_model = AutoModel.from_pretrained("path/to/student", quantization_config=quant_config)

# ONNX导出

torch.onnx.export(model,

input_sample,

"student_model.onnx",

opset_version=13)

关键注意事项：

1. 层映射策略：建议使用间隔采样（如教师每2层对应学生1层）而非简单截断
2. 容量匹配：学生模型参数量建议不低于教师模型的30%
3. 数据多样性：保证蒸馏数据覆盖目标应用场景的所有潜在输入模式
4. 渐进解冻：先固定学生模型底层参数，逐步解冻上层

实际应用中，建议使用分布式训练并监控：

bash

# 使用DeepSpeed

deepspeed train.py \

--deepspeed_config ds_config.json \

--per_device_train_batch_size 32 \

--gradient_accumulation_steps 4

典型训练结果对比：

参数量

7B

1.3B

-82%

推理速度

128ms

38ms

+237%

任务准确率

89.2%

87.1%

-2.1pp

显存占用

24GB

6GB

-75%

指标

教师模型

学生模型

蒸馏提升

建议迭代过程：

1. 先用5%数据快速验证蒸馏方案可行性
2. 全量数据训练时使用checkpoint保存
3. 每10个epoch在验证集评估早期停止
4. 最终使用EMA（指数移动平均）版本作为产出模型