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接上文，本地配置Open-R1，用蒸馏量化版本DeepSeek-R1-distill-Qwen跑AIME2024评测失败了。想了半天，把本地环境全推了不可能，配docker又不太方便。不死心翻了翻最近配的4090机器，发现驱动刚好装了最新的，能够支持CUDA12.4。
还好，失败了没有恼羞成怒的删了env和代码，赶紧打包放到这台机器上，改了几个路径问题，激活环境，调用torch和vllm都可以。
又开始跑测试脚本，第一个是解决离线无法下载模型和数据的事情。模型的话，因为之前介绍提到的，已经下载并测试了一般问题回答，因此，直接传到这个机器，修改模型路径MODEL即可。数据的话，要修改到./src/open-r1/evaluation.py中的LightevalTaskConfig中的hf_repo，改成本地路径就行，后面再看怎么传参数进去。按照repo把数据下回来，改好路径。
再次执行测试脚本，终于还是又出错了，RuntimeError: expected scalar type Half but found BFloat16。
MODEL=deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
MODEL_ARGS="pretrained=$MODEL,dtype=bfloat16,max_model_length=32768,gpu_memory_utilisation=0.8"
OUTPUT_DIR=data/evals/$MODEL# AIME 2024
TASK=aime24
lighteval vllm $MODEL_ARGS "custom|$TASK|0|0" \--custom-tasks src/open_r1/evaluate.py \--use-chat-template \--output-dir $OUTPUT_DIR原来是脚本里面的dtype问题，改成half和float16都行。但是，后面要是跑Q8及其他量化时，那是不是还是默认要转到float16或者bfloat16？那岂不是，只节省了存储，而不节省计算和带宽。要是性能再不好，那真是特别的好处了。
| 模型 | AIME2024 @1 [6] | MATH500 @1 [7] |
| o1-mini [1] | 63.6 | 90.0 |
| DeepSeek-R1-671B [1] | 79.8 | 97.3 |
| DeepSeek-R1-distill-Qwen-1.5B [1] | 28.9 | 83.9 |
| DeepSeek-R1-distill-Qwen-7B [1] | 55.5 | 92.8 |
| DeepSeek-R1-distill-Qwen-32B [1] | 72.6 | 94.3 |
| Open-R1-1.5B [2] | - | 81.2 |
| Open-R1-7B [2] | - | 91.8 |
| Open-R1-32B [2] | - | 95.0 |
| bartowski/DeepSeek-R1-distill-Qwen-1.5B-f16 * | 23.3 | 68.8 |
| bartowski/DeepSeek-R1-distill-Qwen-7B-Q8 * | 53.3 | 92.2 |
| bartowski/DeepSeek-R1-distill-Qwen-32B-Q8 * | 70.0 | 95.6 |
表中数据来源，如下文献[1]和[2]。*号是编译Open-R1后，利用bartowski [3][4][5]中的蒸馏量化模型，在AIME2024和MATH500进行测试得到的。对比看，1.5B的性能差距是最大的，不知道是不是f16模型的问题？后面还得再check一遍。7B和32B，相比文[1]中的数据比较接近。后面还得再把DeepSeek自己提供的模型都测试一下。从模型大小看，应该是提供的FP16版本。
因此，整体上看，网络上提供的蒸馏模型还是基本可用的。如果是自己用LM studio跑着完，那1.5B模型就基本够用了。再加上，现在知乎、微信等等都接入了DeepSeek，当然这俩都是做的RAG，利用自己的数据，从回答上能明显看出来。同时，DeepSeek app目前也没有出现服务器忙的现象。
接下来，用LM Studio试试其他模型，比如llava，Mistral，Janus，Qwen2.5/-Instruct/-VL。还可以考虑把加载图片结合上DeepSeek-R1做题，以及图像生成模型。
[1] DeepSeek-AI. DeepSeek_R1_Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning. GitHub - deepseek-ai/DeepSeek-R1
[2] https://github.com/huggingface/open-r1
[3] https://huggingface.co/bartowski/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-GGUF
[4] https://huggingface.co/bartowski/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF
[5] https://huggingface.co/bartowski/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-GGUF
[6] https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceH4/aime_2024
[7] HuggingFaceH4/MATH-500 · Datasets at HF Mirror