可以搞自己的本地推理模型了家人们，太强了
Unsloth AI 优化了 R1 核心算法 GRPO
只需要 15G 显存就能在本地将 15B 的模型训练为推理模型，极限情况下 7G 显卡也可以
前几天即使是为 Qwen2.5（1.5B）实现推理也需要 160G 显存
而且不是对 R1 蒸馏模型微调，而是将标准模型转化为完整的推理模型
核心技术创新：GRPO算法优化1 Unsloth团队通过Group Relative Policy Optimization(GRPO)算法实现了两大突破：
资源效率革命：将训练VRAM需求从160GB(A100x2)降至7GB(T4单卡)
自主推理涌现：模型无需标注思维链数据，通过强化学习自主生成推理过程
技术实现路径
1. 组间竞争机制
模型批量生成多组响应
通过自定义奖励函数评分（如答案正确性、拼写准确性）
组内相对评分取代绝对分值
强化高分响应模式
2. 动态量化支持
4bit/16bit混合量化策略
vLLM引擎深度整合
单卡支持70B参数模型训练
推理速度达4000 tokens/s (A100)
开发者生态转变
训练成本：从$3000+/天的云服务降至本地T4可训
工具链整合：支持QLoRA/LoRA适配，兼容Hugging Face生态
开源协作：集成TRL/vLLM等技术栈，验证周期缩短70%
详细介绍：https://unsloth.ai/blog/r1-reasoning
