解决数据集不足的三种方法
在复现DeepSeek-R1训练时，高质量数据集是关键基础。Open R1项目提供了以下解决方案：
- 使用数据生成脚本：项目内置Distilabel合成数据生成功能，通过
python src/open_r1/generate.py --model <model_path> --output <output_path>命令可自动扩展数据集 - 贡献共享机制：项目开放社区贡献接口，鼓励用户通过GitHub提交Pull Request共享自有数据集（数学/推理/代码类优先）
- 多阶段数据利用：采用技术报告中的三阶段策略，先用提炼语料库训练R1-Distill，再为RL阶段单独准备专项数据集
建议优先运行generate.py生成基础数据，再通过huggingface-cli登录平台获取社区共享数据集资源。
This answer comes from the articleOpen R1: Hugging Face Replicates the Training Process of DeepSeek-R1The
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决复现DeepSeek-R1训练过程中遇到的数据集不足问题？
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