easy-r1 是一个开源项目，目标是为开发者提供便捷的途径来训练类似 DeepSeek R1 的推理大语言模型。
用途： 该项目聚焦于推理 LLM 的训练，帮助用户以较低门槛复现或实验类似 DeepSeek R1 的推理能力训练流程。项目以 Qwen2.5-0.5B 作为基础模型进行训练，明确说明使用的是 Base 模型而非 Instruct 模型。
主要能力： 项目提供简化的训练脚本与流程，使用户能够按照说明执行命令启动训练。训练过程中集成了 SwanLab 进行实验跟踪与记录，用户需要注册 SwanLab 账号并在设置页面获取 API Key 后才能登录使用。项目说明中提供了命令行登录方式，同时也支持通过 swanlab.login() 函数进行登录。
使用方式： 运行训练命令前，需要满足以下前置条件：
- 安装 Python 3.10 及以上版本；
- 计算机配备 Nvidia 显卡；
- 已安装 CUDA 和 cuDNN。 之后，注册 SwanLab 账号，登录后在设置页面复制 API Key，在命令行中粘贴并回车完成登录（也可使用 swanlab.login() 函数）。准备就绪后即可按项目说明启动针对 Qwen2.5-0.5B 的训练。
适用场景： 适合希望研究或实验推理模型训练方法的个人开发者、研究人员及学生，尤其是希望以较小模型（Qwen2.5-0.5B）低成本尝试类 DeepSeek R1 推理训练流程的场景。
限制： 项目明确要求 Nvidia 显卡以及 CUDA、cuDNN 环境，因此需要相应的硬件与软件支持。训练所用基础模型为 Qwen2.5-0.5B Base 模型。关于训练数据集、训练时长、显存需求、模型效果评测等具体信息，当前资料暂未提供。
