train-deepseek-r1

手把手从零实现 DeepSeek R1,看懂并跑通核心代码

这是一个从零开始构建 DeepSeek R1 的开源项目,使用 Jupyter Notebook 形式逐步讲解和实现。它旨在帮助开发者和研究者深入理解 DeepSeek R1 的架构和训练过程,解决从论文到代码的落地难题。项目核心能力包括:提供完整的模型实现代码、训练流程说明、以及关键组件的详细解析,让用户能够亲手复现和实验。

开源 free 开源模型
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 799
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类开源模型
开发团队FareedKhan-dev
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源项目,MIT许可证,可自由使用和部署,无付费版本。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型chatgpt,deepseek-r1,large-language-models,llm,openai
GitHub 星标★ 799
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-02-14 00:00:00
最近更新2026-09-23 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数5

使用教程

核心亮点

  • 以 Jupyter Notebook 形式呈现,交互式学习体验好,适合逐步跟练
  • 从零开始构建,覆盖模型架构和训练流程,帮助深入理解原理
  • 代码与讲解结合,降低论文到实现的认知门槛

不足之处

  • 项目处于早期阶段(789星),文档和社区支持可能不完善
  • 仅提供基础实现,可能未包含分布式训练、优化技巧等生产级细节

适用场景

  • 深度学习研究者快速理解 DeepSeek R1 架构
  • 开发者学习大模型训练流程并动手实践
  • 教学场景中作为大模型实现的案例教材

替代项目

DeepSeek-V3、LLaMA-Factory、transformers

项目介绍

train-deepseek-r1 是模型训练领域的开源项目,由 FareedKhan-dev 开发,2025 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(799)位列前 30%,在模型训练分类中处于中上游。

项目已超过三个月没有代码更新,维护节奏明显放缓,最近一次代码更新于 2026-09-23。MIT许可证,可自由使用和部署,无付费版本。

它主要面向的使用场景是:深度学习研究者快速理解DeepSeekR1架构。同类可对比的替代方案包括 DeepSeek-V3、LLaMA-Factory、transformers。

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