接前文，我们在本地Windows系统上，基于GGUF文件部署了DeepSeek模型（DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B.gguf版本），但是GGUF是已经量化的版本，我们除了对其进行微调之外，无法对其训练，那么还有没有其他办法对本地的GGUF部署的DeepSeek模型进行训练呢？今天我们就反其道而行之，将GGUF文件转换为PyTorch格式再训练。
前提：已经部署好了DeepSeek，可以看我的文章：个人windows电脑上安装DeepSeek大模型（完整详细可用教程）_deepseek-r1-distill-qwen-1.5b-gguf-CSDN博客，或是下载有了GGUF文件，可以到我CSDN上下载。
一、对GGUF文件转换为PyTorch格式的思考
首先，需要确认是否已经有现成的工具或者脚本可以完成这个转换。
接下来，我应该了解GGUF文件的结构。GGUF是一个二进制格式，包含模型的参数、架构信息和其他元数据。而PyTorch模型通常由模型类定义的结构和state_dict组成，所以转换的关键在于读取GGUF中的参数，并将它们正确地加载到对应的PyTorch模型中。可能需要先加载GGUF文件，读取其中的权重，然后创建一个对应的PyTorch模型结构，并将权重一一对应地填入。所以需要先解决如何读取GGUF文件里面的内容，由什么组成。
我需要考虑模型的架构是否一致。比如，如果是LLAMA模型的GGUF文件，那么对应的PyTorch模型应该是Hugging Face的LLaMA实现。这时候可能需要确保两者的层结构、参数命名是否匹配。例如，GGUF中的参数名称可能和Hugging Face中的名称不同，需要做映射。这一步可能需要手动编写一些代码来处理参数名称的转换。DeepSeek模型的结构、参数是什么？PyTorch模型的结构、参数是什么？DeepSeek模型的GGUF文件如何对应PyTorch模型？
另外，还需要注意数据类型的问题。GGUF中的参数可能以某种量化格式存储，比如4位或8位整数，而PyTorch模型通常使用32位或16位浮点数。如果是量化过的GGUF模型，转换到PyTorch可能需要反量化，这可能会影响模型的大小和计算效率。但如果是非量化的原始模型，可能可以直接转换。
以上过程可能涉及到的步骤：
1. 安装必要的库，比如llama-cpp-python，用于读取GGUF文件。
2. 加载GGUF模型，获取其中的权重参数。
3. 创建对应的PyTorch模型结构，例如使用Hugging Face的AutoModelForCausalLM。
4. 将GGUF中的参数转换为PyTorch格式，并加载到模型中。
5. 保存PyTorch模型为标准的格式，如PyTorch的pt文件或上传到Hugging Face Hub。
可能的难点在于参数名称的映射和格式转换。GGUF中的参数可能以特定的层次结构存储，而PyTorch模型的结构可能不同，需要逐一对应。此外，如果有量化参数，处理起来可能更复杂。因为某些框架可能存储的权重是转置过的。比如，假设GGUF中的某个权重矩阵是（input_dim, output_dim），而PyTorch中对应的线性层权重是（output_dim, input_dim），这时候需要转置。
总结起来，可能需要考虑的问题有：
1.需要注意不同层的参数名称匹配，需要编写一个映射字典，将GGUF中的参数名称转换为Hugging Face模型的参数名称。
2. 可能需要调整参数的形状或数据类型。
3. 可能需要处理张量的转置。
4. 如果GGUF模型是量化的可能需要反量化。
根据以上分析得出，转换的具体步骤：
1. 解析GGUF文件的元数据以确定模型配置，确定GGUF模型对应的PyTorch模型架构（例如LLaMA）。
2. 安装必要的库，如llama-cpp-python，transformers，torch等。
3. 编写或找到能够读取GGUF文件并提取权重的代码。解析GGUF文件的元数据，确定模型的架构参数（如层数、隐藏层大小、注意力头数等）
4. 根据这些元数据，创建对应的PyTorch模型实例。
5. 遍历GGUF文件中的每个张量，将其转换为PyTorch张量，映射参数名称，调整形状和数据类型，加载到PyTorch模型中。
6. 验证转换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
要将DeepSeek模型的GGUF文件转换成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是一个通过蒸馏技术从DeepSeek-R1模型中提取的紧凑高效版本，专注于数学和逻辑推理任务。该模型提供了多种量化版本，以满足不同的性能和资源需求。
1.量化版本概述
| 量化类型 | 文件大小 | 描述 | 推荐程度 |
| f32 | 7.11GB | 全精度浮点权重，最高质量，不推荐用于资源受限环境 | 不推荐 |
| f16 | 3.56GB | 半精度浮点权重，质量接近 f32，资源占用减半 | 可选 |
| Q8_0 | 1.89GB | 极高精度量化，质量几乎无损，但文件较大 | 不推荐 |
| Q6_K_L | 1.58GB | 使用Q8_0量化嵌入和输出权重，非常高质量，近乎完美 | 推荐 |
| Q6_K | 1.46GB | 非常高质量，近乎完美 | 推荐 |
| Q5_K_L | 1.43GB | 使用 Q8_0 量化嵌入和输出权重，高质量 | 推荐 |
| Q5_K_M | 1.29GB | 高质量，推荐 | 推荐 |
| Q4_K_L | 1.29GB | 使用 Q8_0 量化嵌入和输出权重，质量良好 | 推荐 |
| Q5_K_S | 1.26GB | 高质量，推荐 | 推荐 |
| Q3_K_XL | 1.18GB | 较低质量，但适合低内存环境 | 可选 |
| Q4_1 | 1.16GB | 与 Q4_K_S 性能相似，但在 Apple 硬件上更节能 | 可选 |
| Q4_K_M | 1.12GB | 质量良好，适用于大多数场景 | 推荐 |
| Q4_K_S | 1.07GB | 质量略有下降，但节省更多空间 | 推荐 |
| Q4_0 | 1.07GB | 遗留格式，支持 ARM 和 AVX CPU 推理 | 可选 |
| IQ4_NL | 1.07GB | 与 IQ4_XS 类似，但略大，支持 ARM CPU 推理 | 可选 |
| IQ4_XS | 1.02GB | 质量尚可，体积小，性能与 Q4_K_S 类似 | 推荐 |
