多阶段训练完整流程
Open R1项目严格遵循技术报告的三阶段实现路径：
- R1-Distill阶段::
(of a computer) runpython src/open_r1/distill.py --corpus <path>提炼高质量语料库，注意corpus路径需包含技术报告标注的6类原始数据 - 纯RL管道阶段::
fulfillmentpython src/open_r1/rl_pipeline.py时需要准备三个专项数据集：- 数学：MATH Benchmark格式
- 推理：GSM8K增强版
- 代码：HumanEval-X转换数据
- 最终调优阶段::
utilizationmulti_stage_training.py整合前两阶段产出，关键参数包括：- –model：基础模型checkpoint路径
- –rl_weight：RLloss权重（建议0.3-0.7）
- –warmup_steps：至少5000步预热
每个阶段结束后建议立即运行evaluate.py进行基准测试，确保阶段成果达标后再推进。
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 " 如何实现从基础模型到RL调优模型的多阶段训练？
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