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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B多模态输入：结合文本与结构化数据

1. 引言

1.1 技术背景与业务需求

随着大语言模型在自然语言理解、代码生成和数学推理等任务中的广泛应用，单一文本输入已难以满足复杂场景下的交互需求。现实世界中的应用往往需要同时处理非结构化文本与结构化数据（如表格、JSON、数据库记录），从而实现更精准的上下文理解和智能响应。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 是基于 Qwen-1.5B 架构，通过 DeepSeek-R1 的强化学习蒸馏技术优化后的轻量级推理模型。该模型在保持较小参数规模的同时，显著提升了逻辑推理、数学计算和代码生成能力。在此基础上，进行二次开发以支持多模态输入——即融合自由文本与结构化数据作为上下文输入，已成为提升模型实用性的重要方向。

1.2 问题提出

传统 LLM 接口通常仅接受纯文本字符串作为输入，导致以下局限： - 结构化数据需手动拼接为文本，易丢失语义结构 - 数据字段含义模糊，影响模型理解准确性 - 难以动态注入外部知识库或用户行为日志

因此，如何将结构化数据有效嵌入到提示词中，并保证语义一致性与可解释性，是当前工程落地的关键挑战。

1.3 方案价值

本文介绍一种针对DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型的多模态输入架构设计与 Web 服务部署实践，核心价值包括： - 支持 JSON/Table 形式的结构化数据自动注入提示模板 - 实现文本描述 + 数据上下文联合推理 - 提供低延迟、高可用的 GPU 加速 API 服务 - 可扩展至报表分析、智能客服、自动化脚本生成等场景

2. 模型特性与系统架构

2.1 模型核心能力解析

该模型继承了 Qwen 的强大语言建模能力，并通过强化学习奖励机制对输出质量进行筛选与微调，尤其擅长解决需要“思维链”（Chain-of-Thought）的任务。

2.2 多模态输入定义

所谓“多模态输入”，在此文中特指：

同时接收自然语言指令和结构化数据对象（如 JSON、CSV 行、数据库结果集），并将其统一编码为模型可理解的序列输入。

例如：

{ "instruction": "请根据以下销售数据总结趋势", "data": [ {"month": "Jan", "revenue": 120000}, {"month": "Feb", "revenue": 135000}, {"month": "Mar", "revenue": 160000} ] }

系统需自动将上述内容转换为如下 prompt：

请根据以下销售数据总结趋势： | 月份 | 收入（元） | |------|-----------| | Jan | 120,000 | | Feb | 135,000 | | Mar | 160,000 | 请用中文输出分析结论。

2.3 系统整体架构图

[Client] ↓ (HTTP POST /v1/chat) { text, data } ↓ [API Gateway - Gradio/FastAPI] ↓ [Input Preprocessor] ├─ 文本清洗 └─ 结构化数据 → Markdown Table / JSON Str ↓ [Prompt Assembler] ↓ [DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B (on GPU)] ↓ [Response Parser & Filter] ↓ [Formatted Output]

关键组件说明： -Input Preprocessor：验证并标准化输入格式 -Prompt Assembler：使用预设模板组合文本与数据 -Model Inference Engine：加载模型并执行生成 -Post-Processor：提取有效内容，过滤冗余信息

3. 工程实现细节

3.1 环境准备与依赖安装

确保运行环境满足以下要求：

# Python 版本检查 python --version # 推荐 3.11+ # 安装核心依赖 pip install torch==2.9.1 \ transformers==4.57.3 \ gradio==6.2.0 \ pandas \ markdownify

CUDA 版本建议为 12.8，以兼容最新版 PyTorch。

3.2 模型加载与缓存配置

模型已预先下载并缓存至本地路径：

/root/.cache/huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1___5B

若需手动拉取，请执行：

huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

加载代码示例：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM MODEL_PATH = "/root/.cache/huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1___5B" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH, trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( MODEL_PATH, device_map="auto", torch_dtype="auto", trust_remote_code=True )

注意：trust_remote_code=True是必需的，因模型包含自定义算子。

3.3 多模态输入处理流程

数据预处理函数

import pandas as pd def struct_to_markdown(data): """将 list[dict] 或 dict 转为 Markdown 表格""" if isinstance(data, dict): data = [data] df = pd.DataFrame(data) return df.to_markdown(index=False)

Prompt 组装逻辑

PROMPT_TEMPLATE = """ 你是一个智能助手，请结合以下信息回答问题。 【指令】 {instruction} 【上下文数据】 {context_table} 【要求】 - 回答应简洁明了 - 如涉及数值，请保留原始单位 - 使用中文回复 """ def build_prompt(instruction: str, data=None): context = struct_to_markdown(data) if data else "无附加数据" return PROMPT_TEMPLATE.format( instruction=instruction, context_table=context )

3.4 Web 服务接口实现（app.py）

# app.py import gradio as gr import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM # --- 模型加载 --- MODEL_PATH = "/root/.cache/huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1___5B" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH, trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( MODEL_PATH, device_map="auto", torch_dtype=torch.float16, trust_remote_code=True ) # --- 输入处理 --- def struct_to_markdown(data): import pandas as pd if isinstance(data, dict): data = [data] return pd.DataFrame(data).to_markdown(index=False) def build_prompt(instruction, data_input): context = struct_to_markdown(data_input) if data_input else "无附加数据" return f"""你是一个智能助手，请结合以下信息回答问题。 【指令】 {instruction} 【上下文数据】 {context} 【要求】 - 回答应简洁明了 - 如涉及数值，请保留原始单位 - 使用中文回复 """ # --- 生成函数 --- def chat(text, data_json, temperature=0.6, max_tokens=2048): full_prompt = build_prompt(text, data_json) inputs = tokenizer(full_prompt, return_tensors="pt").to(model.device) with torch.no_grad(): outputs = model.generate( **inputs, max_new_tokens=max_tokens, temperature=temperature, top_p=0.95, do_sample=True, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id ) response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) # 去除输入部分，只返回生成内容 return response[len(full_prompt):].strip() # --- Gradio 界面 --- with gr.Blocks() as demo: gr.Markdown("# DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 多模态问答系统") with gr.Row(): with gr.Column(): text_input = gr.Textbox(label="文本指令", placeholder="请输入你的问题...") data_input = gr.JSON(label="结构化数据（可选）") temp_slider = gr.Slider(0.1, 1.0, value=0.6, label="Temperature") max_len = gr.Slider(512, 4096, value=2048, step=256, label="Max New Tokens") btn = gr.Button("生成回答") with gr.Column(): output = gr.Textbox(label="模型输出", lines=15) btn.click(chat, [text_input, data_input, temp_slider, max_len], output) if __name__ == "__main__": demo.launch(server_name="0.0.0.0", port=7860)

4. 部署与运维实践

4.1 快速启动命令

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

服务默认监听0.0.0.0:7860，可通过浏览器访问 UI 界面。

4.2 后台运行与日志管理

# 启动后台服务 nohup python3 app.py > /tmp/deepseek_web.log 2>&1 & # 查看实时日志 tail -f /tmp/deepseek_web.log # 停止服务 ps aux | grep "python3 app.py" | grep -v grep | awk '{print $2}' | xargs kill

4.3 Docker 化部署方案

Dockerfile

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 . COPY -r /root/.cache/huggingface /root/.cache/huggingface RUN pip3 install torch==2.9.1 \ transformers==4.57.3 \ gradio==6.2.0 \ pandas EXPOSE 7860 CMD ["python3", "app.py"]

构建与运行容器

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

5. 故障排查与性能调优

5.1 常见问题及解决方案

5.2 推荐推理参数

6. 总结

6.1 核心成果回顾

本文围绕DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型，完成了以下工作： - 设计并实现了支持文本+结构化数据的多模态输入框架 - 构建了完整的 Web 服务接口，支持 JSON 输入与动态渲染 - 提供了从本地部署到 Docker 容器化的全链路实施方案 - 给出了常见问题的诊断路径与性能优化建议

6.2 应用前景展望

该方案可广泛应用于： -商业智能报告生成：自动解析数据库并撰写摘要 -金融数据分析助手：结合财报表格生成解读 -教育场景解题系统：输入题目+公式表联合求解 -低代码平台集成：通过结构化配置驱动代码生成

未来可进一步探索： - 支持图像+文本+数据的三模态输入 - 引入 RAG 架构接入外部知识库 - 实现流式输出与前端实时渲染

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