哇塞！只需三步，带你飞速蒸馏DeepSeek R1！
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内容提要
深度求索于1月开源了DeepSeek-R1模型，提出数据蒸馏方案，通过小模型精调训练，效果与OpenAI o1-mini相当。飞桨框架3.0优化推理能力，支持高效部署，显著提升模型性能并降低成本。
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关键要点
- 深度求索在1月开源了DeepSeek-R1模型，提出数据蒸馏方案。
- 通过小模型精调训练，DeepSeek-R1在多项任务上表现与OpenAI o1-mini相当。
- 数据蒸馏方案可以降低模型部署成本，提升业务效果。
- 飞桨框架3.0优化了大模型推理能力，支持高效部署。
- DeepSeek-R1推理服务具备高吞吐、低成本的优势。
- 飞桨框架3.0支持FP8推理和4比特量化推理，显著提升系统吞吐。
- 数据蒸馏流程分为数据蒸馏、模型训练和模型评估三个核心环节。
- PaddleNLP提供了完备的R1数据蒸馏方案，帮助用户降低大模型应用部署难度。
- 模型评估显示，蒸馏后的Qwen2.5-Math-7B模型在GSM8K上准确率提高了约15.61个百分点。
- PaddleNLP提供了动态图高性能部署和服务化部署方案，适配不同场景使用。
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延伸问答
DeepSeek-R1模型的主要特点是什么？
DeepSeek-R1模型通过数据蒸馏方案实现了与OpenAI o1-mini相当的效果，并且在多项任务上表现优异。
数据蒸馏方案的优势是什么？
数据蒸馏方案可以降低模型部署成本，同时提升业务效果，简化大模型的精调流程。
飞桨框架3.0对DeepSeek-R1的支持有哪些？
飞桨框架3.0优化了大模型推理能力，支持FP8推理和4比特量化推理，显著提升系统吞吐和降低成本。
DeepSeek-R1的蒸馏流程包括哪些步骤？
DeepSeek-R1的蒸馏流程包括数据蒸馏、模型训练和模型评估三个核心环节。
如何评估DeepSeek-R1模型的性能？
可以通过在GSM8K数据集上进行评估，蒸馏后的模型在准确率上有显著提升，约提高15.61个百分点。
PaddleNLP提供了哪些部署方案？
PaddleNLP提供了动态图高性能部署和服务化部署方案，适配不同场景使用，方便用户进行模型部署。
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