公共资源速递
5 个数据集:
- Dolphin-R1 推理数据集
- LIMO 数学推理基准数据集
- OpenThoughts-114k 推理数据集
- OpenR1-Math-220k 数学推理数据集
- Bespoke-Stratos-17k 推理任务数据集
1 个模型:
- DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B
3 个教程:
- 一键部署 DeepSeek-R1-70B
- Step-Audio-TTS-3B 产品级方言语音生成模型
- 用 Ollama 和 Open WebUI 部署 DeepSeek R1
访问官网立即使用:http://openbayes.com
公共数据集
该数据集包含约 80 万个样本,数据来源包括 DeepSeek-R1、Gemini Flash 以及 Dolphin Chat 提供的 20 万个样本。这些样本主要用于提升模型在推理任务中的表现,涵盖数学、逻辑、编码等复杂任务。
直接使用:
https://go.openbayes.com/98FP8
该数据集旨在通过精心挑选高质量的训练样本,训练和评估大模型的数学推理能力,提升其在数学考试、竞赛题目(如 AIME、MATH-500 等)上的表现。
直接使用:
https://go.openbayes.com/MIN40
OpenThoughts-114k 推理数据集专注于数学、代码、科学和谜题等领域,包含 11.4 万个高质量样本,旨在训练小型推理模型,使其在数学和代码推理任务上超越现有的大型模型(如 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 和 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B)。
直接使用:
https://go.openbayes.com/CpoEd
数据集生成流程
该数据集是一个大规模的数学推理数据集,包含 22 万条高质量的数学问题及其推理轨迹,这些数据源自 80 万条由 DeepSeek R1 生成的推理轨迹。
直接使用:
https://go.openbayes.com/lWeZp
5. Bespoke-Stratos-17k 推理任务数据集
该数据集是一个专为推理任务设计的高质量数据集,包含问题、推理轨迹和答案,覆盖代码、数学和科学谜题等多个领域,旨在为训练高性能推理模型提供支持。
直接使用:
https://go.openbayes.com/5Z9lK
公共模型
1. DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B
发布机构: 深度求索 (DeepSeek) 公司
该模型是一款的开源大语言模型,参数规模高达 700 亿。作为 DeepSeek 系列的高性能版本,它在多个基准测试中表现出色,支持多种应用场景,如移动设备与边缘计算、在线推理服务等,以提高响应速度和降低运营成本,其具备非常强大的推理和决策能力。
直接使用:
https://go.openbayes.com/pe0Nh
公共教程
该模型是一款推理增强型模型,参数规模高达 700 亿。它基于 Llama3.3-70B-Instruct 进行训练,采用强化学习和蒸馏技术提升推理表现,不仅继承了 Llama 系列模型的优势,还在此基础上进一步优化了推理能力,尤其在数学、代码与逻辑推理任务中表现突出。
该项目通过 Gradio 接口可以生成前端交互界面,相关模型和依赖已经部署完毕,一键启动即可与模型展开对话。
在线运行:
https://go.openbayes.com/FS4NK
Demo 示例
2. Step-Audio-TTS-3B 产品级方言语音生成模型
Step-Audio 是由 Stepfun-AI 团队开源的业界首个集语音理解与生成控制一体化的产品级开源实时语音对话系统,支持多语言生成(如中文,英文,日语),语音情感(如开心,悲伤),方言(如粤语,四川话),可控制语速及韵律风格,支持 RAP 和哼唱等。
该项目通过 Gradio 接口可以生成前端交互界面,一键启动,复制 API 地址即可体验。
在线运行:
https://go.openbayes.com/5jr6l
RAP/哼唱模式界面示例
3. 用 Ollama 和 Open WebUI 部署 DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 是深度求索 (DeepSeek) 公司推出的第一版语言模型系列,专注于高效、轻量化的自然语言处理任务,旨在在保持高性能的同时降低计算资源需求。DeepSeek-R1 的设计注重实际应用场景,支持快速部署和集成,适用于多种任务,包括文本生成、对话系统、翻译和摘要生成等。
进入官网克隆并启动容器,直接复制 API 地址,即可与模型对话,本教程内含 DeepSeek-R1 1.5B、7B、8B 和 32B 这 4 个蒸馏版模型。
在线运行:
https://go.openbayes.com/fpdVk
Demo 示例
以上就是小贝上周在 OpenBayes 的全部更新内容啦~
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