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Open R1: Update #4★ 85
Hugging Face Blog433d agoReleaseHugging Face 釋出 Open R1 專案的第四次技術更新。本階段重點在於提升 TRL 框架中 GRPO（群體相對策略最佳化）的訓練效率與記憶體最佳化，並釋出針對數學與程式碼推理的全新合成資料集。團隊分享了在 Qwen 與 Llama 模型上進行強化學習（RL）訓練的最新評測結果，為開源社群複製 DeepSeek-R1 的推理能力提供更完整的實踐指南。
Open R1: Update #2★ 85
Hugging Face Blog477d agoReleaseHugging Face 釋出 Open R1 專案的第二份進度報告。團隊分享了使用 TRL 庫中的 GRPO 演算法在 Llama-8B 與 Qwen-32B 上進行強化學習（RL）訓練的實戰經驗，成功重現了「頓悟時刻」與推理鏈。本次更新也詳細探討了格式控制、訓練穩定性及在 MATH、AIME 等基準測試上的最新評估數據。
Open-R1: Update #1★ 85
Hugging Face Blog485d agoReleaseHugging Face 發表 Open-R1 專案的第一階段更新，旨在完全開源重現 DeepSeek-R1。團隊目前專注於利用 TRL 庫中的 GRPO 演算法進行強化學習訓練，並已釋出初步的訓練配方、資料集與評估結果。報告中也探討了推理模型訓練中常見的「獎勵作弊（Reward Hacking）」與格式控制等技術挑戰。
How to deploy and fine-tune DeepSeek models on AWS★ 85
Hugging Face Blog488d agoTutorial本文為 Hugging Face 釋出的實用指南，詳細介紹如何在 AWS 環境中部署與微調熱門的 DeepSeek-R1 及其蒸餾（Distilled）模型。內容涵蓋使用 Hugging Face LLM DLC（深度學習容器）與 TGI 技術在 Amazon SageMaker 上進行低延遲推論部署，以及如何透過 SageMaker 訓練作業與 Hugging Face TRL 庫進行高效微調（如 LoRA），並提供針對不同模型大小的 AWS 硬體配置建議。