零基础5分钟拥有自己的DeepSeek-R1 满血版

本文旨在对deepseek-r1-zero进行复现实验，详细介绍了从r1原理到代码实现，再到结果观测的整个过程。在实验中，采用了基石智算平台来实现GRPO（基于PPO的优化算法），并通过SwanLab监控实验过程，确保实验的每个阶段都能精确跟踪与调试。通过这一系列的实验步骤，本文希望帮助用户更好地理解基石智算平台的使用方式，并深入掌握GRPO的实现方法。希望读者在实验过程中能够加深对相关技术的理解，并能灵活应用于实际项目中。

2025年初，中国AI企业深度求索（DeepSeek）凭借其开源大模型技术迅速崛起，成为全球AI领域的焦点。其开源模型DeepSeek-R1以极低成本、高性能和广泛的适用性，不仅挑战了OpenAI等巨头的垄断地位，更引发了关于开源在AIGC时代核心价值的深刻讨论。DeepSeek的爆火并非偶然，而是技术民主化、生态重构与产业需求共同作用的结果。这一现象背后，映射出开源模式在AI时代的新使命与挑战。

本文档是关于在Linux服务器上使用Shell脚本一键式安装和运行DeepSeek-R1大语言模型环境的详细说明。

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