两万字长文，用PyTorch从零构建 DeepSeek R1，模型架构和分步训练详解！

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来源 ： Deephub IMBA 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系 后 台作删文处理 导读 本文从零开始构建基于Transforme r的DeepSeek R1深度学习模型，并详细讲解模型架构设计、数据准备、训练与评估的全过程。帮助读者更好地理解 DeepSeek R1 的技术原理。 DeepSeek R1 的完整训练流程核心在于，在其基础模型 DeepSeek V3 之上，运用了多种强化学习策略。 本文将从一个可本地运行的 基础模型 起步，并参照其技术报告， 完全从零开始构建  DeepSeek R1， 理论结合实践，逐步深入 每个训练环节。通过可视化方式，由浅入深地解析 DeepSeek R1 的工作机制。 本文的代码可在github上获得，并且我将英文的注释翻译成了中文，项目文件结构：  train-deepseek-r1/ ├── code.ipynb          # Jupyter Notebook 代码实现 ├── requirements.txt   # 依赖库列表 └── r1_for_dummies.md  # 面向非 ………………………………