单卡复现DeepSeek R1 Zero最新发布零基础详细步骤完整教程

单卡复现DeepSeek R1 Zero技术全解析：性价比与性能的完美融合方案

核心内容：
1. 单卡环境下复现DeepSeek R1 Zero的可行性深度剖析
2. Unsloth+LoRA技术详解：如何优化性能并降低资源消耗
3. 环境搭建与分步复现指南：轻松上手实践操作

此前有读者向我们反馈：团队复现的R1 Zero效果确实出色，但算力门槛太高，至少需要3张A800显卡，有没有更经济、更便捷的学习复现途径？答案是肯定的。今天为大家介绍一种创新方法，让你仅用单卡就能复现DeepSeek R1 Zero，甚至只需一张GeForce RTX 4090显卡即可轻松实现！

为何单卡就能实现复现？

你可能会疑惑：“原本需要3张A800，现在单卡就能搞定，背后的黑科技是什么？”答案在于引入了Unsloth与LoRA技术。Unsloth的核心优势体现在：

• 强化学习算法优化：集成了多种强化学习（RL）算法，并通过底层代码优化（如优化计算图、减少冗余操作），显著提升大模型在推理和微调阶段的性能表现。
• 最新量化技术：大幅降低显存占用，使得原本需要多卡运行的大模型也能在单卡上流畅运行。
• 完整的LoRA与QLoRA微调支持：即便显存有限，也能通过少量资源成功复现R1 Zero。

这提供了一种成本更低、实现更简单的方案。据Unsloth官方博客介绍，仅需7GB的显存，即可训练Qwen2.5-1.5B模型。
Unsloth GitHub仓库：https://github.com/unslothai/unsloth

环境搭建

安装Unsloth

环境搭建部分在之前的公众号文章中已有详细说明，这里只需在原有基础上补充安装Unsloth及指定版本的trl库即可。

DeepSeek R1 Zero中文复现教程正式发布！
补充说明：在之前公众号发布的多卡训练代码中，错误地引入了“思考长度奖励函数”，且未在代码中使用flash-attn。Unlock-DeepSeek团队已修复该问题，请使用仓库中的最新代码，同时我们更新了一版训练示意图。

本文仅展示与前文有差异的代码部分，同时提供完整的训练代码，请于文末获取。

注意：为兼容Unsloth，需要安装特定版本的trl。具体命令如下：

# 安装 unsloth 和 vllm
pip install unsloth vllm

# 安装指定版本的 trl（兼容 unsloth）
pip install trl==0.15.0

参考来源：https://docs.unsloth.ai/get-started/unsloth-notebooks

配置文件修改

绝大部分配置与之前的Datawhale-R1.yaml文件保持一致。为支持单卡复现R1 Zero，进行了以下调整：

• LoRA参数设置：启用LoRA微调，将LoRA秩数（lora_r）调整为64（常用可选值有8、16、32、64、128等），并设置lora_alpha为32。
• 限制回答长度：将max_completion_length设置为1024，以控制输出长度。
• 优化器调整：优化器设置为adamw_8bit，以加速训练过程。

注意：为节省显存，此处max_completion_length设为1024，但这可能影响模型性能。若资源充足，可设置更高值（如4096、8196），以获得更佳效果，但也会增加资源消耗。若显存不足，可适当降低vllm_gpu_memory_utilization。此外，如果有更多资源，建议将优化器optim调整为adamw_torch，这有助于更好地复现模型效果。

# LoRA 参数调整
lora_r: 64  # LoRA 秩数，选择任意大于0的数字！建议使用8, 16, 32, 64, 128
lora_alpha: 32  # LoRA alpha 值

# 训练参数
learning_rate: 1.0e-5  # 学习率，调整为1e-5

# GRPO 算法参数
beta: 0.001  # KL 惩罚因子
optim: adamw_8bit  # 使用8bit优化器以加速训练
max_prompt_length: 256  # 输入 prompt 的最大长度
max_completion_length: 1024  # 输出回答长度，包含推理思维链
num_generations: 4
use_vllm: true  # 启用 vLLM 加速推理
vllm_gpu_memory_utilization: 0.4  # vLLM 的 GPU 内存利用率（内存紧张时可适当降低）

LoRA微调参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/663557294

启动训练

启动训练的代码十分简洁，由于仅需单卡，无需配置复杂的Accelerate库，直接运行以下命令即可。

python train_Datawhale-R1_unsloth.py --config Datawhale-R1_unsloth.yaml

训练代码优化解读

基于Unsloth框架，对原始代码进行了简化和优化。核心思路主要有两点：

打补丁提升训练速度

在执行强化学习训练的代码之前，添加了两行代码，利用PatchFastRL函数对某些RL算法（如GRPO）进行“打补丁”。该操作实际上在底层优化了计算图、减少了冗余计算，从而加速训练过程。

from unsloth import FastLanguageModel, PatchFastRL
PatchFastRL("GRPO", FastLanguageModel)  # 对 GRPO 算法打补丁

GRPO 训练函数的改进

此外，还改进了grpo_function函数，在其中进行了优化，具体体现在代码的第14～34行。主要加入了以下两个方式：

• 模型加载：通过FastLanguageModel.from_pretrained方法加载预训练模型，并启用vLLM快速推理，同时支持4位加载（或LoRA 16位）。
• PEFT微调：利用get_peft_model方法对模型应用LoRA微调，指定了目标模块、LoRA参数以及梯度检查点，确保在有限显存条件下仍能有效训练。

# 定义 GRPO 训练函数
def grpo_function(
    model_args: ModelConfig,
    dataset_args: DatasetArguments,
    training_args: GRPOConfig,
    callbacks: List,
):
    # 记录模型参数
    logger.info(f"Model parameters {model_args}")
    # 记录训练/评估参数
    logger.info(f"Training/evaluation parameters {training_args}")

    # 从预训练模型加载模型和分词器
    model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
        model_name=model_args.model_name_or_path,  # 模型名称或路径
        fast_inference=True,  # 启用 vLLM 快速推理
        load_in_4bit=True,  # 是否以4位加载模型，False表示使用LoRA 16位
        max_lora_rank=model_args.lora_r,  # 设置LoRA的最大秩
        max_seq_length=training_args.max_completion_length,  # 设置最大序列长度
        gpu_memory_utilization=training_args.vllm_gpu_memory_utilization,  # GPU内存利用率，若内存不足可减少
        attn_implementation=model_args.attn_implementation,  # 设置注意力实现方式 flash attention
    )

    # PEFT 模型
    model = FastLanguageModel.get_peft_model(
        model,
        r = model_args.lora_r, 
        target_modules = [
            "q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj",  # 如果OOM内存不足，可以移除QKVO
            "gate_proj", "up_proj", "down_proj",
        ],
        lora_alpha = model_args.lora_alpha,  # 设置LoRA的alpha值
        use_gradient_checkpointing = "unsloth",  # 启用 unsloth 的梯度检查
        random_state = training_args.seed,  # 设置随机种子
    )

若遇到显存不足（Out of Memory）问题，可移除target_modules中的"q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj"。

参考来源：https://unsloth.ai/blog/r1-reasoning
模型量化参考：LLM量化综合指南（8bits/4bits）https://zhuanlan.zhihu.com/p/671007819

训练结果与一些思考

以下是训练结果的部分截图，大致与Tiny Zero和Mini R1的复现结果类似，这里不再做详细分析。

接下来分享一些学习R1 Zero过程中的思考（非严谨学术研究，个人观点，仅供参考）。

Aha moment 是 RL 训练的结果吗？

在开始研究之前，对Aha moment（顿悟时刻）这个概念充满好奇，仿佛这是DeepSeek经过RL训练后突然获得的超能力。但深入学习oat的文章后，发现Aha moment并非凭空出现，它可能在base模型和SFT阶段就已经埋下了种子。RL训练所做的事情，更像是一个“放大器”——通过设计的奖励机制，最大化了模型产生顿悟时刻的概率。换句话说，RL训练将模型原本浅层的自我反思能力，转化为更有深度和效果的思考过程。

参考OAT文章：There May Not be Aha Moment in R1-Zero-like Training — A Pilot Study：https://oatllm.notion.site/oat-zero

思考长度越长越有效吗？

在社区中有一种普遍看法：RL训练让模型的输出变得更长，从而提升效果。这个观点确实有一定道理，因为RL强化了模型的思考过程，生成更多的token是自然的结果。然而，问题是：更长的思考真的意味着更好的结果吗？

在复现Tiny Zero的过程中，观察到一个有趣的现象：token数量呈现先降后升的趋势。这个现象可以这样解释：最初，由于存在格式奖励（format reward），模型必须保证格式正确，然而长度过长的输出较难学习到答案的格式，并且会包含很多对解决任务无用的token，因此token数量自然会先下降——模型先学习简单的格式，保留有利于正确计算的token，再去学习复杂的计算，先简后繁；随着训练的进行，模型开始进行更多的尝试和反思以得出正确答案，输出长度逐渐增加并趋于稳定。这一观察也印证了OAT的结论：输出长度与自我反思的质量并不一定存在线性关联。

S1 文章的一些结论和思考

最近也关注了李飞飞团队的S1文章，详细分析了其方法与R1 Zero的不同之处。总的来说，S1通过少量高质量数据（约1k + SFT + 设计Prompt）进行训练，而R1 Zero则是通过基础训练（Base）加RL强化训练完成的。在S1中，他们采用了budget forcing方法，在测试时强制设定最大和最小的思考token数量。具体而言：

• 通过添加"end-of-thinking token分隔符"和"Final Answer"来控制思考上限；
• 通过禁止生成分隔符并添加"wait"提示词来控制思考下限。

实验结果表明，适度增加思考token数量确实能够提升模型在AIME24基准测试上的表现。然而，他们也发现，过度抑制思考结束反而会导致模型陷入无效循环。这个发现非常符合直觉：就像人类的思考一样，简单问题（比如数一个单词中的字母数量）并不需要过度思考，而真正需要延长思考时间的，往往是那些较为复杂的问题。

s1参考阅读：16张H100训26分钟，超越o1-preview！李飞飞等用1K样本，揭秘测试时Scaling

总结与展望

再次感谢Unsloth的优化以及社区小伙伴的努力，这不仅使得大模型的训练和推理更加高效，还大幅降低了显存消耗，使得即便是仅有一块显卡，也能轻松完成R1 Zero的复现。这也提供了一个更经济、更简便的复现方案，为低资源环境下的大模型应用开辟了新的可能。

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