模型介绍
中文整理Deepseek-r1-finetuned-drone-safty
基于 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 微调的无人机飞行安全问答专家测试模型
这是一个基于 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B，使用 PEFT LoRA 进行微调的语言模型。它的主要特点是能够针对无人机飞行安全监控和风险相关问题，生成包含思考过程（以 标签标识）和最终答案的形式化的回复。
微调数据集来源： (gabrielai/Drone-flight-monitoring-reasoning-SFT)
注：微调数据集中只有问答文本数据，没有实时的飞行轨迹、环境信息等数据。所以模型不具备在真实动态场景中的实用性。仅用于展示形式化的微调训练的效果。
prompt构造
python
question = "在低能见度环境下，如何利用飞行轨迹数据综合评估无人机的安全风险？"
prompt = f"""以下指令描述了一项任务，并附带了相关背景信息。
请用中文编写一个回复，以恰当地完成此任务请求。
在回答之前，请仔细思考问题，并创建一个逻辑连贯的思考过程，以确保回答准确无误。
指令:
你是一位无人机飞行安全监测专家。
请回答以下关于无人机飞行的安全和风险相关问题。
问题:
{question}
回答:
"""
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