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从0开始：用DeepSeek-R1构建法律问答机器人

1. 引言：为什么选择DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B构建法律问答系统？

在垂直领域中，通用大模型往往难以满足专业性、准确性和响应效率的综合需求。法律场景尤其如此——用户期望的回答必须具备高准确性、逻辑严谨性与法条依据支持，同时对推理过程有明确要求。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 是一个基于 Qwen2.5-Math-1.5B 基础模型，通过知识蒸馏融合 R1 架构优势的轻量化语言模型。其核心特性包括：

• 参数量仅1.5B，适合边缘设备部署（如NVIDIA T4）
• 支持INT8量化，内存占用降低75%
• 在特定领域（如法律、医疗）经过增强训练，F1值提升12–15%
• 推理速度快，延迟低，适用于实时交互式应用

本文将带你从零开始，使用该模型构建一个可落地的法律问答机器人，涵盖环境准备、模型微调（LoRA）、合并与服务部署全流程。

2. 环境准备与依赖安装

2.1 硬件与基础环境

建议配置： - GPU：NVIDIA T4 或以上（显存 ≥ 16GB） - CUDA版本：12.x - Python版本：3.10+

2.2 安装关键依赖库

pip install torch==2.5.1 torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 pip install transformers==4.51.3 pip install peft==0.15.2 pip install datasets pip install pandas pip install safetensors

注意：务必安装支持GPU的PyTorch版本，否则无法进行高效训练和推理。

2.3 验证CUDA可用性

import torch print(torch.__version__) # 应输出带cu121的版本号 print(torch.cuda.is_available()) # 应返回 True

若返回False，请检查驱动、CUDA Toolkit 和 PyTorch 是否匹配。

3. 模型与数据准备

3.1 下载基础模型

可通过 ModelScope 下载模型权重：

# 使用 modelhub 工具下载（需先登录） from modelscope import snapshot_download model_dir = snapshot_download('deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B')

或手动克隆至本地路径，例如：H:\models\DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

3.2 准备法律领域训练数据

我们采用魔搭社区提供的《刑法案例数据集》（Crimina_Law_Dataset），包含真实案件描述与判决结果，格式如下：

[ { "instruction": "请根据中国刑法解释以下行为的法律责任", "input": "运输他人偷渡边境，途中被运人受伤", "output": "根据《中华人民共和国刑法》第三百二十一条……" }, ... ]

保存为alpaca_dataset.json，放置于H:\models\datasets\目录下。

4. LoRA微调：让模型“懂法”

4.1 数据预处理函数设计

由于原始模型采用<im_start>/<im_end>特殊标记进行对话控制，我们需要按照其模板构造输入序列。

def process_func(example): MAX_LENGTH = 2048 instruction = tokenizer( f"<im_start>system\n{example['instruction']}<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{example['input']}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", add_special_tokens=False ) response = tokenizer(f"{example['output']}", add_special_tokens=False) input_ids = instruction["input_ids"] + response["input_ids"] + [tokenizer.pad_token_id] attention_mask = instruction["attention_mask"] + response["attention_mask"] + [1] labels = [-100] * len(instruction["input_ids"]) + response["input_ids"] + [tokenizer.pad_token_id] if len(input_ids) > MAX_LENGTH: input_ids = input_ids[:MAX_LENGTH] attention_mask = attention_mask[:MAX_LENGTH] labels = labels[:MAX_LENGTH] return { "input_ids": input_ids, "attention_mask": attention_mask, "labels": labels }

说明：-100是 HuggingFace 中用于忽略损失计算的标准标签，确保只对回答部分计算 loss。

4.2 配置LoRA参数

from peft import LoraConfig, get_peft_model, TaskType config = LoraConfig( task_type=TaskType.CAUSAL_LM, target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"], inference_mode=False, r=8, lora_alpha=32, lora_dropout=0.1 )

• r=8：秩越小，参数越少，适合轻量级微调
• target_modules：覆盖所有注意力与前馈网络的关键投影层
• 总增量参数占比约 0.5%，显著节省显存

4.3 启动训练流程

from transformers import TrainingArguments, Trainer from datasets import Dataset import pandas as pd # 加载模型 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name_or_path, device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True ) # 启用梯度检查点以节省显存 model.enable_input_require_grads() # 包装为PeftModel model = get_peft_model(model, config) # 加载并处理数据集 df_train = pd.read_json('H:\\models\\datasets\\alpaca_dataset.json') ds_train = Dataset.from_pandas(df_train) tokenized_ds = ds_train.map(process_func, remove_columns=ds_train.column_names) # 训练参数设置 training_args = TrainingArguments( output_dir="./lora/output", per_device_train_batch_size=8, gradient_accumulation_steps=8, logging_steps=50, num_train_epochs=5, save_steps=500, learning_rate=5e-5, save_on_each_node=True, gradient_checkpointing=True, evaluation_strategy="steps", eval_steps=500, load_best_model_at_end=True, metric_for_best_model="eval_loss", greater_is_better=False ) # 创建Trainer trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=tokenized_ds, data_collator=DataCollatorForSeq2Seq(tokenizer=tokenizer, padding=True), ) # 开始训练 trainer.train() # 保存最终LoRA权重 trainer.save_model("./lora/final")

训练完成后，将在./lora/final目录生成adapter_model.bin和adapter_config.json文件。

5. 模型合并：生成独立可部署模型

为了便于后续部署，我们将 LoRA 权重合并到底层模型中，生成一个完整的.safetensors格式模型。

from peft import PeftModel from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM def merge_model(base_model_path, lora_path, merge_path): tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model_path, trust_remote_code=True) base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( base_model_path, torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True ) # 加载LoRA权重 peft_model = PeftModel.from_pretrained(base_model, model_id=lora_path) merged_model = peft_model.merge_and_unload() # 保存合并后的模型 merged_model.save_pretrained( merge_path, max_shard_size="2GB", safe_serialization=True ) tokenizer.save_pretrained(merge_path) if __name__ == "__main__": merge_model( base_model_path="H:\\models\\DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B", lora_path="./lora/final", merge_path="./output/qwen2_1.5b_legal/merged" )

合并后模型位于./output/qwen2_1.5b_legal/merged，可直接用于推理或 vLLM 部署。

6. 推理测试：验证法律问答能力

6.1 单次非流式推理

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import torch device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "./output/qwen2_1.5b_legal/merged" ).to(device) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./output/qwen2_1.5b_legal/merged") input_text = "如果运输他人偷渡边境，被运人受伤，会受到什么处罚？" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(device) outputs = model.generate( **inputs, max_new_tokens=512, temperature=0.6, do_sample=True, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id ) response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) print(response)

输出示例：

如果运输他人偷渡边境，被运人受伤，会受到什么处罚？ 根据《中华人民共和国刑法》第三百二十一条规定，运送他人偷越国（边）境的，处五年以下有期徒刑、拘役或者管制，并处罚金；有下列情形之一的，处五年以上十年以下有期徒刑，并处罚金： （一）多次实施运送行为或者运送人数众多的； （二）所使用的船只、车辆等交通工具不具备必要的安全条件，足以造成严重后果的； （三）违法所得数额巨大的； （四）有其他特别严重情节的。 若在运送过程中导致被运送人重伤、死亡或者以暴力、威胁方法抗拒检查的，属于加重情节，依照前款规定从重处罚。 因此，若被运人在偷渡过程中受伤，可能构成“造成严重后果”，依法应从重处罚。

可见模型已具备基本的法条引用能力和逻辑推理能力。

7. 使用vLLM部署为API服务

7.1 安装vLLM

pip install vllm==0.6.3

7.2 启动模型服务

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model ./output/qwen2_1.5b_legal/merged \ --tokenizer ./output/qwen2_1.5b_legal/merged \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 \ --tensor-parallel-size 1 \ --dtype bfloat16 \ --enable-prefix-caching

服务启动后，默认监听http://localhost:8000/v1

7.3 调用API进行测试

from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="none" ) response = client.chat.completions.create( model="DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B", messages=[ {"role": "user", "content": "未成年人盗窃财物，如何定罪量刑？"} ], temperature=0.6, max_tokens=512 ) print(response.choices[0].message.content)

8. 最佳实践与优化建议

8.1 提示工程建议（Prompt Engineering）

根据官方文档提示，以下技巧可显著提升输出质量：

• 避免使用 system prompt，将指令写入 user 消息
• 对复杂问题添加：“请逐步推理，并将最终答案放在 \boxed{} 内”
• 强制换行开头：\n可防止跳过思维链

示例：

\n请分析以下行为是否构成犯罪：一名17岁少年多次盗窃超市商品，累计金额达3000元人民币。请结合《刑法》第十七条和第二百六十四条说明理由。

8.2 性能优化方向

8.3 错误排查常见问题

• 输出乱码或异常字符：检查 tokenizer 是否正确加载，确认是否启用trust_remote_code=True
• OOM错误：减小 batch size，启用 gradient_checkpointing
• API连接失败：确认端口开放、日志无报错（查看deepseek_qwen.log）

9. 总结

本文完整展示了如何基于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B构建一个面向法律领域的问答机器人，实现了从数据准备、LoRA微调、模型合并到vLLM服务部署的全链路闭环。

核心成果包括：

1. ✅ 成功在1.5B小模型上实现法律知识的专业化适配
2. ✅ 利用LoRA技术实现低成本微调（显存<16GB）
3. ✅ 通过vLLM提供高性能OpenAI兼容API接口
4. ✅ 输出具备法条引用和逻辑推理能力，满足实际业务需求

该方案不仅适用于法律咨询，也可迁移至医疗、金融、政务等其他专业领域，是中小企业构建垂直AI助手的理想选择。

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