DeepSeek-R1 是否支持自定义模型架构？

DeepSeek-R1 是一个先进的深度学习框架，主要用于自然语言处理和其他AI任务。关于是否支持自定义模型架构，通常这类框架都会提供一定程度的灵活性，允许用户根据需要设计和实现自定义模型架构。

具体来说，DeepSeek-R1 可能支持以下功能：

1. 模块化设计：允许用户通过组合不同的模块（如卷积层、全连接层、注意力机制等）来构建自定义模型。

2. 扩展性：提供API接口，允许用户编写自定义的层、损失函数、优化器等，以满足特定需求。

3. 预训练模型集成：支持加载和使用预训练模型，并在此基础上进行微调或扩展。

4. 灵活的训练和评估：提供灵活的训练和评估流程，支持自定义的训练循环、数据加载器和评估指标。

如果你需要具体的代码示例或更详细的功能说明，建议查阅 DeepSeek-R1 的官方文档或开发者指南。这些资源通常会提供详细的API说明和示例代码，帮助你更好地理解和使用框架。