如何用LattePanda Mu部署DeepSeek-R1蒸馏模型？

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【点击上方 「蓝字」 关注DF创客社区，一起成为技术颜控】 前言 在大语言模型的训练过程中，如何有效提升推理能力，一直是科研人员关注的重点。 传统的推理模型通常依赖大量数据和计算资源，但通过调整计算策略和训练方法，许多模型的表现得以显著改善。这一思路，最终催生了DeepSeek的突破性进展——DeepSeek-R1模型。 DeepSeek-R1并不仅仅是一个简单的语言模型，它通过创新性的训练方法，特别是将强化学习（RL）应用于基础语言模型的推理训练，取得了令人瞩目的成果。与传统的监督学习方式不同，DeepSeek-R1的训练完全不依赖人工标注，而是通过强化学习的奖励机制，使模型自行提升推理能力。在这一过程中，模型通过不断自我反馈，逐步学会如何处理复杂的推理任务，如数学问题、编程逻辑等。 这一技术创新的关键在于，DeepSeek-R1采用了一 ………………………………