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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B环境搭建：Python 3.11依赖安装详解

1. 引言

1.1 项目背景与目标

随着大模型在推理能力、代码生成和数学逻辑等任务中的表现不断提升，轻量化且高性能的推理模型成为实际部署的重要选择。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 是基于 DeepSeek-R1 强化学习蒸馏技术对 Qwen-1.5B 模型进行知识迁移优化后的高效推理模型，具备出色的数学推理、代码生成与逻辑推导能力，适用于资源受限但对响应质量要求较高的服务场景。

本教程聚焦于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B的本地环境搭建与 Web 服务部署流程，重点解析 Python 3.11 环境下的依赖管理、CUDA 配置、模型加载机制及常见问题处理，帮助开发者快速完成从零到一的服务上线。

1.2 技术亮点与适用场景

该模型的核心优势在于： -高推理精度：通过强化学习数据蒸馏提升逻辑链构建能力 -低延迟响应：参数量仅为 1.5B，适合边缘或中低端 GPU 设备部署 -多任务支持：涵盖代码补全、数学解题、自然语言理解等多种应用场景

典型使用场景包括智能编程助手、教育类 AI 解题系统、自动化脚本生成平台等。

2. 环境准备与依赖安装

2.1 基础环境要求

为确保模型稳定运行，请确认以下软硬件配置：

注意：若使用 CPU 推理模式，需修改代码中设备指定为"cpu"，但推理速度将显著下降。

2.2 Python 环境创建（推荐使用虚拟环境）

# 创建虚拟环境 python3.11 -m venv deepseek-env # 激活虚拟环境 source deepseek-env/bin/activate # 升级 pip pip install --upgrade pip

2.3 核心依赖安装

根据官方推荐版本，执行如下命令安装必要库：

pip install torch==2.9.1+cu128 torchvision==0.14.1+cu128 torchaudio==2.9.1 \ --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 pip install transformers==4.57.3 pip install gradio==6.2.0

说明：torch安装时明确指定cu128版本以兼容 CUDA 12.8，避免因版本不匹配导致无法调用 GPU。

2.4 验证环境配置

安装完成后，可通过以下脚本验证关键组件是否正常工作：

import torch import transformers import gradio as gr print(f"PyTorch version: {torch.__version__}") print(f"CUDA available: {torch.cuda.is_available()}") print(f"GPU count: {torch.cuda.device_count()}") if torch.cuda.is_available(): print(f"Current GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}") print(f"Transformers version: {transformers.__version__}") print(f"Gradio version: {gr.__version__}")

预期输出应包含： -CUDA available: True- 正确识别 GPU 型号 - 各库版本符合预期

3. 模型获取与服务启动

3.1 模型缓存路径说明

默认情况下，Hugging Face 模型会自动下载并缓存至用户目录下：

/root/.cache/huggingface/hub/models--deepseek-ai--DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

如已预下载模型，可直接复用该路径；否则需手动拉取。

3.2 手动下载模型（可选）

# 使用 Hugging Face CLI 下载 huggingface-cli login # 如需私有模型访问权限 huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B \ --local-dir /root/.cache/huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1___5B \ --local-dir-use-symlinks False

提示：文件较大（约 3~4GB），建议在高速网络环境下操作，并保留完整路径结构。

3.3 编写推理服务主程序（app.py）

# app.py from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import torch import gradio as gr # 模型路径（请根据实际情况调整） MODEL_PATH = "/root/.cache/huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1___5B" # 加载分词器和模型 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH, trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( MODEL_PATH, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto", trust_remote_code=True, local_files_only=True # 仅使用本地文件 ) # 推理函数 def generate_response(prompt, max_tokens=2048, temperature=0.6, top_p=0.95): inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device) with torch.no_grad(): outputs = model.generate( **inputs, max_new_tokens=max_tokens, temperature=temperature, top_p=top_p, do_sample=True, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id ) response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return response[len(prompt):] # 去除输入部分 # 构建 Gradio 界面 demo = gr.Interface( fn=generate_response, inputs=[ gr.Textbox(label="输入提示", placeholder="请输入您的问题..."), gr.Slider(minimum=128, maximum=2048, value=2048, label="最大生成长度"), gr.Slider(minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.6, label="Temperature"), gr.Slider(minimum=0.5, maximum=1.0, value=0.95, label="Top-P") ], outputs=gr.Textbox(label="模型回复"), title="DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 在线推理服务", description="支持数学推理、代码生成与逻辑分析" ) # 启动服务 if __name__ == "__main__": demo.launch(host="0.0.0.0", port=7860, share=False)

4. 服务部署与运维管理

4.1 快速启动服务

python3 /root/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B/app.py

服务成功启动后，终端将显示类似信息：

Running on local URL: http://0.0.0.0:7860

可通过浏览器访问http://<服务器IP>:7860进行交互测试。

4.2 后台运行与日志监控

为防止 SSH 断开导致服务中断，建议使用nohup启动后台进程：

nohup python3 app.py > /tmp/deepseek_web.log 2>&1 & # 查看实时日志 tail -f /tmp/deepseek_web.log

4.3 停止服务脚本

ps aux | grep "python3 app.py" | grep -v grep | awk '{print $2}' | xargs kill

此命令可安全终止正在运行的 Web 服务进程。

5. Docker 化部署方案

5.1 Dockerfile 构建定义

FROM nvidia/cuda:12.1.0-runtime-ubuntu22.04 RUN apt-get update && apt-get install -y \ python3.11 \ python3-pip \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/* WORKDIR /app COPY app.py . # 复制本地缓存模型（需提前挂载或构建时复制） COPY --chown=root:root /root/.cache/huggingface /root/.cache/huggingface RUN pip3 install torch==2.9.1+cu128 \ torchvision==0.14.1+cu128 \ torchaudio==2.9.1 \ --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 RUN pip3 install transformers==4.57.3 gradio==6.2.0 EXPOSE 7860 CMD ["python3", "app.py"]

5.2 镜像构建与容器运行

# 构建镜像 docker build -t deepseek-r1-1.5b:latest . # 运行容器（绑定 GPU 和模型缓存卷） docker run -d --gpus all -p 7860:7860 \ -v /root/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \ --name deepseek-web \ deepseek-r1-1.5b:latest

优势：Docker 方案实现环境隔离、便于迁移与批量部署。

6. 故障排查与性能调优

6.1 常见问题与解决方案

6.2 推荐推理参数配置

7. 总结

7.1 关键实践总结

本文详细介绍了 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型的本地部署全流程，涵盖： - Python 3.11 + CUDA 12.8 环境搭建 - 核心依赖精确版本安装 - 模型本地加载与 Gradio Web 服务封装 - Docker 容器化部署方案 - 常见故障排查与性能优化建议

7.2 最佳实践建议

1. 优先使用虚拟环境：避免全局包污染，提升可维护性。
2. 固定依赖版本：生产环境中应锁定requirements.txt中的版本号。
3. 启用日志记录：长期运行服务务必重定向输出以便追踪异常。
4. 合理设置生成参数：根据业务需求微调 temperature 与 top_p，避免过度发散。

通过上述步骤，开发者可在较短时间内完成高性能小型推理模型的本地部署，为后续集成至更大系统打下坚实基础。

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