李飛飛團(tuán)隊(duì)僅用16張H100訓(xùn)了26分鐘，訓(xùn)出的模型就超越了o1-preview，震動(dòng)業(yè)內(nèi)。

可以說，DeepSeek-R1已經(jīng)讓全球AI模型走向了推理新時(shí)代。

甚至利用其訓(xùn)練方法GRPO，AI開源界開始了競(jìng)賽：看誰能用最少的成本，復(fù)現(xiàn)AI的「啊哈時(shí)刻」。

而就在剛剛，DeepSeek-R1的推理成本徹底被打下來了！

開源項(xiàng)目Unsloth AI帶來了好消息，不用云服務(wù)，本地也能體驗(yàn)「Aha」 時(shí)刻：

現(xiàn)在可以在本地設(shè)備上復(fù)現(xiàn)DeepSeek-R1的推理！

只需7GB VRAM，你就能體驗(yàn)到「Aha」時(shí)刻。

Unsloth把GRPO訓(xùn)練需要的內(nèi)存減少了80%。

15GB VRAM就可以把Llama-3.1（8B）和Phi-4（14B）轉(zhuǎn)變?yōu)橥评砟Ｐ汀?/span>

沒有看錯(cuò)：只需7GB VRAM的GPU，AI模型在本地就能體驗(yàn)「啊哈時(shí)刻」。

什么是AI的「啊哈時(shí)刻」？有什么作用？

熟悉AI的都知道，對(duì)人類很簡(jiǎn)單的問題，對(duì)AI可能很難。比如：

9.11和9.9相比，哪個(gè)大？

但體驗(yàn)過「Aha」時(shí)刻后，AI模型Phi-4就能完成這類問題：從無推理能力的模型，化身為DeepSeek-R1同款推理模式，帶有原始思維鏈、展示推理過程的那種！

原文鏈接：https://unsloth.ai/blog/r1-reasoning

總之，如果現(xiàn)在你已經(jīng)有輸入和輸出數(shù)據(jù)（比如問題和答案），但沒有CoT或推理過程，那就可以見證GRPO創(chuàng)造的奇跡了——

它能為你創(chuàng)建推理過程，甚至做出更多！

現(xiàn)在，這個(gè)方法已經(jīng)在AI社區(qū)爆火，討論的聲浪越來越高了。

Unsloth推出推理功能

DeepSeek的R1研究揭示了「Aha」時(shí)刻，通過群體相對(duì)策略優(yōu)化（Group Relative Policy Optimization，GRPO），在沒有人類反饋的情況下，R1-Zero自動(dòng)學(xué)會(huì)了如何分配更多的思考時(shí)間。

Unsloth對(duì)整個(gè)GRPO過程進(jìn)行了增強(qiáng)，相比Hugging Face+FA2，VRAM使用減少了80%。

這意味著只需7GB VRAM，使用Qwen2.5(1.5B)就能重現(xiàn)R1-Zero的「Aha」時(shí)刻。

項(xiàng)目鏈接：https://github.com/unslothai/unsloth

對(duì)于包含其他模型的GRPO，參閱下列文檔。

文檔鏈接：https://docs.unsloth.ai/get-started/unsloth-notebooks

此次，unsloth更新主要增強(qiáng)了對(duì)DeepSeek-R1-Zero強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法的GRPO支持，減少了對(duì)內(nèi)存的占用。

主要亮點(diǎn)如下：

1. 15GB VRAM：使用unsloth，你可以將任何最多15B參數(shù)的模型（如Llama 3.1（8B）、Phi-4（14B）、Mistral（7B）或Qwen2.5（7B））轉(zhuǎn)換為推理模型。
2. 最低僅需7GB VRAM，足以在本地訓(xùn)練你自己的推理模型。
3. Tiny-Zero團(tuán)隊(duì)曾展示過，使用Qwen2.5（1.5B）可以實(shí)現(xiàn)「aha」時(shí)刻，但需要2個(gè)A100 GPU（160GB VRAM）。而現(xiàn)在，借助Unsloth，只需一個(gè)7GB VRAM的GPU就能實(shí)現(xiàn)相同的效果。
4. 之前，GRPO僅支持完整微調(diào)，但現(xiàn)在已經(jīng)能夠與QLoRA和LoRA配合使用。
5. 請(qǐng)注意，這并不是微調(diào)DeepSeek-R1蒸餾模型或用R1蒸餾數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)優(yōu)（Unsloth已經(jīng)支持）。實(shí)際上，此項(xiàng)目用GRPO將標(biāo)準(zhǔn)模型轉(zhuǎn)化為「滿血」的推理模型。
6. GRPO的應(yīng)用場(chǎng)景：帶有獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制的定制化推理模型，例如法律、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域；其他需要顯示推理鏈或思維過程的場(chǎng)景。

GRPO帶來的「Aha」時(shí)刻

在使用純粹的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）訓(xùn)練R1-Zero時(shí)，DeepSeek觀察到了神奇的「啊哈時(shí)刻」——

在沒有任何人類的指導(dǎo)或預(yù)定義的指令的情況下，模型竟開始重新評(píng)估其初始方法，學(xué)會(huì)了延長(zhǎng)思考時(shí)間。

即便只使用GRPO對(duì)Phi-4做100步的訓(xùn)練，結(jié)果也一目了然：未使用GRPO的模型沒有思考token，使用GRPO訓(xùn)練后的模型則具有思考token，而且得出了正確答案！

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2412.08905

這種「啊哈時(shí)刻」表明，GRPO不僅幫助模型提升推理能力，還能讓模型在沒有外部提示的情況下，學(xué)會(huì)自我反思和調(diào)整，從而提高問題解決的質(zhì)量。

回到「9.11和9.9哪個(gè)大？」的問題，沒有GRPO訓(xùn)練前，Phi-4介紹了如何從左到右按位比較小數(shù)，堅(jiān)持認(rèn)為雖然十分位上1<9，但百分位上1＞0，而9.9可以寫作9.90， 所以：「9.11比9.90大」。

經(jīng)過GRPO訓(xùn)練，Phi-4已經(jīng)能正確分析回答此問題了，而且推理過程清晰，嚴(yán)絲合縫——

在推理過程中的第2步，基于十分位的比較，已經(jīng)得出了正確答案；在第3步，依然比較了9.11和9.90的百分位，但這次AI模型發(fā)現(xiàn)比較百分位并不影響在第2步得出的結(jié)果。

Phi-4在GRPO訓(xùn)練前后比較，提示為：「Which is bigger? 9.11 or 9.9?」

這就是GRPO的「魔力」。

GRPO是一種強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）算法，與近端策略優(yōu)化（Proximal Policy Optimization，PPO）不同，它不依賴值函數(shù)，能夠更高效地優(yōu)化模型的回答質(zhì)量。

在項(xiàng)目的Notebook中，使用GRPO訓(xùn)練模型，能夠自主發(fā)展出自我驗(yàn)證（self-verification）和搜索能力，從而創(chuàng)造出一個(gè)迷你「Aha 時(shí)刻」。

GRPO的大致流程如下：

1 模型生成多組回答

2 根據(jù)正確性或其他設(shè)定的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，對(duì)回答進(jìn)行評(píng)分（不同于使用LLM作為獎(jiǎng)勵(lì)模型）

3 計(jì)算該組回答的平均得分

4 將每個(gè)回答的得分與組內(nèi)平均得分進(jìn)行比較

5 增強(qiáng)模型對(duì)高分回答的偏好

舉例來說，假設(shè)要模型解決下列問題：

What is 1+1?  >>  Chain of thought/working out  >>  The answer is 2. 

What is 2+2?  >>  Chain of thought/working out  >>  The answer is 4.

最初，必須收集大量數(shù)據(jù)來填充工作/思維鏈。

但是，GRPO（DeepSeek使用的算法）以及其他RL算法可以引導(dǎo)模型自動(dòng)表現(xiàn)出推理能力，并創(chuàng)建推理軌跡。

RL不需要數(shù)據(jù)，相反需要精心設(shè)計(jì)的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)或驗(yàn)證器。例如，如果它得到了正確答案，就給它打1分；如果有些單詞拼寫錯(cuò)誤，就減0.1分。以此類推。

強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合：在Unsloth中使用GRPO

如果在本地使用GRPO進(jìn)行訓(xùn)練，請(qǐng)先安裝必要的依賴項(xiàng)：pip install diffusers。

訓(xùn)練提示：耐心等待至少300步才能看到獎(jiǎng)勵(lì)分?jǐn)?shù)的明顯提升；為了確保最佳兼容性，請(qǐng)使用最新版本的vLLM。

Colab示例僅訓(xùn)練了1小時(shí)，結(jié)果較一般，要獲得高質(zhì)量結(jié)果，建議訓(xùn)練至少12小時(shí)（但可以隨時(shí)停止）。

較小的模型可能無法生成思考token，建議至少使用1.5B參數(shù)的模型，正確生成「思考token」（thinking tokens）。

如果使用基礎(chǔ)模型，請(qǐng)確保加載正確的Chat模板（避免格式問題）。

Unsloth現(xiàn)已內(nèi)置GRPO訓(xùn)練損失跟蹤功能，無需再使用外部工具（如wandb）。

內(nèi)置GRPO訓(xùn)練損失跟蹤示例

更多強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法

除了新增GRPO支持，還增加了對(duì)Online DPO（在線直接偏好優(yōu)化）、PPO（近端策略優(yōu)化）和RLOO（強(qiáng)化學(xué)習(xí)偏好優(yōu)化）的支持！

計(jì)算機(jī)工程專業(yè)的碩士生Keith Truongcao，在Unsolth中實(shí)現(xiàn)了Online DPO算法。

在TLDR數(shù)據(jù)集 ，他使用GPT 4o-mini作為判斷模型，與原始模型(下圖用綠色表示)相比，微調(diào)后的AI模型勝率都有所提升：Online DPO模型(下圖用紫色表示)的勝率顯著高于原始模型，并且比SFT模型(下圖用紅色表示)高出12%，充分證明了強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法的有效性。

借助Unsloth的優(yōu)化，在線DPO（Direct Preference Optimization微調(diào)的顯存需求大幅降低。當(dāng)batch size為1且使用梯度累積時(shí)，所需顯存僅為20GB。

相比之下，標(biāo)準(zhǔn)的Llama 3.2（10億參數(shù)模型） 需要50GB顯存，但在嘗試額外分配2GB顯存時(shí)，會(huì)發(fā)生OOM（內(nèi)存溢出）錯(cuò)誤。更令人驚訝的是，即使在配備48GB顯存的A40 GPU上，標(biāo)準(zhǔn)Llama也會(huì)直接崩潰。

Unsloth的在線DPO VRAM消耗與Hugging Face+FA2的對(duì)比

更多詳情，請(qǐng)參閱Keith的下列文章，其中包括如何讓在線DPO正常工作更多細(xì)節(jié)。

原文鏈接：https://substack.com/home/post/p-154490380

另一位活躍的開源貢獻(xiàn)者Joey，在X上也詳細(xì)介紹了自己如何在Google Colab上實(shí)現(xiàn)GRPO變更的方法。

Unsloth x vLLM：更高吞吐量和更少VRAM消耗

20倍吞吐量，一半VRAM

現(xiàn)在，在微調(diào)流程中，可以直接使用vLLM，這使得模型的吞吐量大幅提升，并且可以同時(shí)進(jìn)行微調(diào)和推理。

在1x A100 40GB GPU上，使用Unsloth動(dòng)態(tài)4bit量化的Llama 3.2 3B Instruct，吞吐量大約為4000 tokens/s。

在16GB Tesla T4（免費(fèi)Colab GPU）上，吞吐量大約為300 tokens/s。

而且，因?yàn)閁nsloth還神奇地去除了vLLM和Unsloth一起加載時(shí)的雙重內(nèi)存使用，因此讓Llama 3.1 8B節(jié)省了約5GB VRAM，讓Llama 3.2 3B節(jié)約了3GB VRAM。

加載模型時(shí)不再需要額外的內(nèi)存開銷。

Unsloth可以在單張48GB GPU上微調(diào)Llama 3.3 70B Instruct，其中Llama 3.3 70B的權(quán)重占用40GB VRAM。

這是Unsloth的原創(chuàng)功能。

而如果不優(yōu)化內(nèi)存管理，同時(shí)加載Unsloth和vLLM，會(huì)導(dǎo)致VRAM雙倍占用，從而需要至少80GB VRAM才能運(yùn)行。

而且上手非?？?，只要兩步：

1. 安裝vLLM和Unsloth：pip install unsloth vllm。
2. 初始化Unsloth并啟用快速推理：

Unsloth中關(guān)于vLLM的發(fā)現(xiàn)

1. 現(xiàn)在，vLLM可以加載Unsloth Dynamic 4-比特量化。就像Unsloth的1.58比特動(dòng)態(tài)R1 GGUF一樣，發(fā)現(xiàn)將某些層動(dòng)態(tài)量化為4比特，將某些層動(dòng)態(tài)量化為16比特，在減小模型規(guī)模的同時(shí)，顯著提高精確度。

2. 對(duì)于RAM、VRAM效率和最大吞吐量（如分塊預(yù)填充標(biāo)記數(shù)、最大序列數(shù)等）等設(shè)置，還可以自動(dòng)選擇多個(gè)參數(shù)。在vLLM中默認(rèn)啟用-O3并啟用前綴緩存。發(fā)現(xiàn)老GPU上的Flashinfer實(shí)際上要慢10%。FP8 KV緩存會(huì)讓速度慢10%，但吞吐量會(huì)翻倍。

3. 在vLLM中通過解析狀態(tài)字典，允許加載LoRA，而不是從磁盤加載——可以讓GRPO訓(xùn)練運(yùn)行速度提高1.5倍。在vLLM中直接編輯LoRA適配器，相關(guān)研究是否活躍。這可以大大提高速度，因?yàn)槟壳鞍姹镜乃惴ㄟ€做了不必要的GPU數(shù)據(jù)移動(dòng)。

4. vLLM會(huì)詭異地出現(xiàn)隨機(jī)VRAM峰值，尤其是在批量生成時(shí)。為此在unsloth中，添加了批量生成功能，以減少內(nèi)存峰值。

Unsloth團(tuán)隊(duì)介紹

另外值得一提的是，Unsloth目前在Github上有2萬多星，但核心團(tuán)隊(duì)Unsloth AI，只有兩兄弟。

Daniel Han，Unsloth AI的CTO，2021年畢業(yè)于悉尼科技大學(xué)。2022-2023年，在悉尼的MoonShot AI擔(dān)任開源開發(fā)者。

Michael Han，Unsloth AI的CEO，2019年畢業(yè)于新南威爾士大學(xué)（The University of New South Wales，UNSW）。在實(shí)習(xí)期間，他曾提高了多個(gè)算法實(shí)現(xiàn)的速度。