接前文，我們在本地Windows系統上，基于GGUF文件部署了DeepSeek模型（DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B.gguf版本），但是GGUF是已經量化的版本，我們除了對其進行微調之外，無法對其訓練，那么還有沒有其他辦法對本地的GGUF部署的DeepSeek模型進行訓練呢？今天我們就反其道而行之，將GGUF文件轉換為PyTorch格式再訓練。
前提：已經部署好了DeepSeek，可以看我的文章：個人windows電腦上安裝DeepSeek大模型（完整詳細可用教程）_deepseek-r1-distill-qwen-1.5b-gguf-CSDN博客，或是下載有了GGUF文件，可以到我CSDN上下載。
一、對GGUF文件轉換為PyTorch格式的思考
首先，需要確認是否已經有現成的工具或者腳本可以完成這個轉換。
接下來，我應該了解GGUF文件的結構。GGUF是一個二進制格式，包含模型的參數、架構信息和其他元數據。而PyTorch模型通常由模型類定義的結構和state_dict組成，所以轉換的關鍵在于讀取GGUF中的參數，并將它們正確地加載到對應的PyTorch模型中。可能需要先加載GGUF文件，讀取其中的權重，然后創建一個對應的PyTorch模型結構，并將權重一一對應地填入。所以需要先解決如何讀取GGUF文件里面的內容，由什么組成。
我需要考慮模型的架構是否一致。比如，如果是LLAMA模型的GGUF文件，那么對應的PyTorch模型應該是Hugging Face的LLaMA實現。這時候可能需要確保兩者的層結構、參數命名是否匹配。例如，GGUF中的參數名稱可能和Hugging Face中的名稱不同，需要做映射。這一步可能需要手動編寫一些代碼來處理參數名稱的轉換。DeepSeek模型的結構、參數是什么？PyTorch模型的結構、參數是什么？DeepSeek模型的GGUF文件如何對應PyTorch模型？
另外，還需要注意數據類型的問題。GGUF中的參數可能以某種量化格式存儲，比如4位或8位整數，而PyTorch模型通常使用32位或16位浮點數。如果是量化過的GGUF模型，轉換到PyTorch可能需要反量化，這可能會影響模型的大小和計算效率。但如果是非量化的原始模型，可能可以直接轉換。
以上過程可能涉及到的步驟：
1. 安裝必要的庫，比如llama-cpp-python，用于讀取GGUF文件。
2. 加載GGUF模型，獲取其中的權重參數。
3. 創建對應的PyTorch模型結構，例如使用Hugging Face的AutoModelForCausalLM。
4. 將GGUF中的參數轉換為PyTorch格式，并加載到模型中。
5. 保存PyTorch模型為標準的格式，如PyTorch的pt文件或上傳到Hugging Face Hub。
可能的難點在于參數名稱的映射和格式轉換。GGUF中的參數可能以特定的層次結構存儲，而PyTorch模型的結構可能不同，需要逐一對應。此外，如果有量化參數，處理起來可能更復雜。因為某些框架可能存儲的權重是轉置過的。比如，假設GGUF中的某個權重矩陣是（input_dim, output_dim），而PyTorch中對應的線性層權重是（output_dim, input_dim），這時候需要轉置。
總結起來，可能需要考慮的問題有：
1.需要注意不同層的參數名稱匹配，需要編寫一個映射字典，將GGUF中的參數名稱轉換為Hugging Face模型的參數名稱。
2. 可能需要調整參數的形狀或數據類型。
3. 可能需要處理張量的轉置。
4. 如果GGUF模型是量化的可能需要反量化。
根據以上分析得出，轉換的具體步驟：
1. 解析GGUF文件的元數據以確定模型配置，確定GGUF模型對應的PyTorch模型架構（例如LLaMA）。
2. 安裝必要的庫，如llama-cpp-python，transformers，torch等。
3. 編寫或找到能夠讀取GGUF文件并提取權重的代碼。解析GGUF文件的元數據，確定模型的架構參數（如層數、隱藏層大小、注意力頭數等）
4. 根據這些元數據，創建對應的PyTorch模型實例。
5. 遍歷GGUF文件中的每個張量，將其轉換為PyTorch張量，映射參數名稱，調整形狀和數據類型，加載到PyTorch模型中。
6. 驗證轉換后的模型是否能正常推理。
7. 保存PyTorch模型。
二、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B.gguf量化版本分析
要將DeepSeek模型的GGUF文件轉換成Pytorch格式，就要先了解DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B是什么，又有哪些版本。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B是一個通過蒸餾技術從DeepSeek-R1模型中提取的緊湊高效版本，專注于數學和邏輯推理任務。該模型提供了多種量化版本，以滿足不同的性能和資源需求。
1.量化版本概述
| 量化類型 | 文件大小 | 描述 | 推薦程度 |
| f32 | 7.11GB | 全精度浮點權重，最高質量，不推薦用于資源受限環境 | 不推薦 |
| f16 | 3.56GB | 半精度浮點權重，質量接近 f32，資源占用減半 | 可選 |
| Q8_0 | 1.89GB | 極高精度量化，質量幾乎無損，但文件較大 | 不推薦 |
| Q6_K_L | 1.58GB | 使用Q8_0量化嵌入和輸出權重，非常高質量，近乎完美 | 推薦 |
| Q6_K | 1.46GB | 非常高質量，近乎完美 | 推薦 |
| Q5_K_L | 1.43GB | 使用 Q8_0 量化嵌入和輸出權重，高質量 | 推薦 |
| Q5_K_M | 1.29GB | 高質量，推薦 | 推薦 |
| Q4_K_L | 1.29GB | 使用 Q8_0 量化嵌入和輸出權重，質量良好 | 推薦 |
| Q5_K_S | 1.26GB | 高質量，推薦 | 推薦 |
| Q3_K_XL | 1.18GB | 較低質量，但適合低內存環境 | 可選 |
| Q4_1 | 1.16GB | 與 Q4_K_S 性能相似，但在 Apple 硬件上更節能 | 可選 |
| Q4_K_M | 1.12GB | 質量良好，適用于大多數場景 | 推薦 |
| Q4_K_S | 1.07GB | 質量略有下降，但節省更多空間 | 推薦 |
| Q4_0 | 1.07GB | 遺留格式，支持 ARM 和 AVX CPU 推理 | 可選 |
| IQ4_NL | 1.07GB | 與 IQ4_XS 類似，但略大，支持 ARM CPU 推理 | 可選 |
| IQ4_XS | 1.02GB | 質量尚可，體積小，性能與 Q4_K_S 類似 | 推薦 |
