DeepSeek R1本地训练全流程实操指南，手把手教你打通其“任督二脉”

科技前沿 • 2026-04-06 10:39 • 阅读 1

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作者：asher

在人工智能的浪潮中，凭借其卓越的性能与潜力，成为众多开发者和研究人员眼中的 “香饽饽”。本地训练作为深入挖掘和优化模型的关键环节，却因各种适配性问题，让不少人望而却步。面对网上那些看似详尽却又总少了关键一环的复现文章，你是否也在苦苦摸索 “本地训练” 的正确打开方式？别担心，今天就为你带来一篇超实用的干货文章，手把手带你打通 DeepSeek R1 本地训练的 “任督二脉”，让训练流程变得简单易懂，轻松上手！

许多关于 DeepSeek R1 的复现文章，主要聚焦在“rewards的设计、训练指标的变化、benchmark测评”这些内容，但是对于“本地训练”这个开启深度探索的关键前置步骤，却很少有人深挖。

可能有人觉得，照着readme操作就能轻松训练了吧？太天真啦！实际动手就会发现，和自家的环境各种水土不服，大模型不是训不起来就是训的太慢，问题多到让人头大。

为了解决本地训练的适配性问题，今天挑选HuggingFace的开源项目open-r1，为大家带来一场全流程实操演示，从怎么在8卡A100（40G）上跑通基于Qwen-14B的DeepSeek R1复现，到分享超实用的环境镜像，还有满满踩坑经验，再到手把手教你改造代码适配自己的任务数据，助大家光速开启DeepSeek R1在自定义数据上的训练探索之旅。

显卡驱动与CUDA适配要点

open-r1明确要求cuda12.4，得先瞅瞅自己机器的显卡驱动版本（如下图），要是版本太老，那可就得升级才能适配适配cuda12.4，我亲测，显卡驱动版本为470以上就能正常运行，我的版本是535。

快速搞定环境安装

与readme里的uv相比，我还是习惯使用conda管理虚拟环境：

导致OOM的原因有这么多

以grpo训练为例，使用Qwen-14B在A100上训练很容易报错OOM，原因有多种，让我来为大家一一分析：grpo任务可以分为两部分：一部分是模型训练（7卡），一部分是模型推理（1卡），OOM报错的原因就来自这两部分。

那么如何识别自己的OOM报错是出自训练还是推理呢？直接看报错的GPU卡号，因为默认是最后一张卡用于推理，如下图既然是GPU 7 内存不足，那就推理出了问题，只需要调整上述提到的两个参数即可。

针对Qwen-14B在8卡A100（40G）训练对应的配置文件，我已经调教好了放在本文最后，供大家参考。

reward函数的形参命名有讲究

在设计reward函数，有个注意：reward函数声明的形参很重要，不是随便起的，要求与dataset的列名是一致的。比如下面这个reward函数的两个形参，completions表示模型生成的内容，ground_truth表示dataset中”ground_truth“列的值，这里的形参ground_truth就是要求与dataset列名字对齐。

数据先行！准备业务数据要点

离线构造业务数据集data.json，注意字段名为problem与solution，与官方给的示例数据字段名一致，这样可以少去很多改代码的麻烦

巧妙变身！轻松更改数据读取方式

修改grpo.py中数据读取方式，由读取hub数据改为读取离线数据

个性定制！手把手自定义reward函数

注意这里函数声明中solution形参要与dataset的字段保持一致

一键启动！畅爽开启DeepSeek R1训练

recipes/accelerate_configs/zero3.yaml

recipes/Qwen2.5-14B-Instruct/grpo/config_simple_rl.yaml