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零基础玩转DeepSeek-R1-Qwen-1.5B：数学推理+代码生成实战教程

1. 教程目标与学习价值

随着大模型在推理能力上的持续突破，轻量级但高性能的蒸馏模型正成为本地部署和快速开发的首选。本文聚焦DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型——一个基于强化学习数据蒸馏技术优化的 1.5B 参数 Qwen 变体，具备出色的数学推理、代码生成与逻辑推导能力。

本教程面向零基础开发者，提供从环境配置到 Web 服务部署、再到实际应用（数学题求解 + Python 脚本生成）的完整实践路径。你将学会：

• 如何快速部署 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 推理服务
• 使用 Gradio 构建交互式 Web 界面
• 在真实场景中调用模型完成复杂任务
• 优化生成参数以提升输出质量

无论你是教育工作者、编程初学者还是 AI 应用开发者，都能通过本文掌握如何让小模型“办大事”。

2. 环境准备与模型部署

2.1 基础环境要求

为确保模型顺利运行，请确认以下软硬件条件已满足：

提示：若无 GPU 支持，可切换至 CPU 模式运行，但响应速度会显著下降。

2.2 安装核心依赖库

打开终端并执行以下命令安装必要 Python 包：

pip install torch>=2.9.1 transformers>=4.57.3 gradio>=6.2.0 --index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

使用清华源可大幅提升国内下载速度。安装完成后可通过以下代码验证 CUDA 是否可用：

import torch print(f"CUDA available: {torch.cuda.is_available()}") print(f"GPU count: {torch.cuda.device_count()}")

预期输出：

CUDA available: True GPU count: 1

2.3 获取模型文件

该模型已预缓存于/root/.cache/huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1___5B路径下。如需手动下载，请运行：

huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B --local-dir /root/.cache/huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1___5B

注意路径命名差异：Hugging Face Hub 中为1.5B，但在系统缓存中部分符号被替换为下划线（即1___5B），请保持一致。

3. 启动本地推理服务

3.1 编写主程序 app.py

创建app.py文件，并填入以下内容：

import os os.environ["HF_HOME"] = "/root/.cache/huggingface" import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import gradio as gr # 模型路径 MODEL_PATH = "/root/.cache/huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1___5B" # 加载分词器与模型 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 ) # 推理函数 def generate_response(prompt, max_tokens=2048, temperature=0.6, top_p=0.95): inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=2048).to("cuda") 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 # Gradio 界面 with gr.Blocks(title="DeepSeek-R1-Qwen-1.5B 推理引擎") as demo: gr.Markdown("# 🧠 DeepSeek-R1-Qwen-1.5B 数学 & 编程助手") gr.Markdown("支持数学推理、代码生成、逻辑分析等任务") with gr.Row(): with gr.Column(): input_text = gr.Textbox(label="请输入问题", lines=5, placeholder="例如：求解一元二次方程 x² - 5x + 6 = 0") max_tokens = gr.Slider(minimum=256, maximum=2048, value=1024, step=128, label="最大生成长度") temp = gr.Slider(minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.6, step=0.05, label="温度 Temperature") top_p = gr.Slider(minimum=0.5, maximum=1.0, value=0.95, step=0.05, label="Top-P") btn = gr.Button("🚀 生成回答") with gr.Column(): output_text = gr.Textbox(label="模型输出", lines=12, interactive=False) btn.click(fn=generate_response, inputs=[input_text, max_tokens, temp, top_p], outputs=output_text) # 启动服务 if __name__ == "__main__": demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860, share=False)

3.2 运行 Web 服务

保存后，在终端执行：

python3 app.py

首次启动时，模型将自动加载至显存，耗时约 1~2 分钟。成功后终端会显示：

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

此时可通过浏览器访问http://<服务器IP>:7860打开交互界面。

3.3 后台持久化运行

为防止 SSH 断开导致服务中断，建议使用nohup后台运行：

nohup python3 app.py > /tmp/deepseek_web.log 2>&1 &

查看日志：

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. 实战案例：数学推理与代码生成

4.1 数学推理能力测试

示例 1：代数方程求解

输入问题：

请帮我解这个方程：2x + 5 = 17，并写出详细步骤。

模型输出示例：

我们来一步步解这个方程：2x + 5 = 17。 第一步：两边同时减去 5 2x + 5 - 5 = 17 - 5 得到：2x = 12 第二步：两边同时除以 2 2x ÷ 2 = 12 ÷ 2 得到：x = 6 所以，方程的解是 x = 6。

✅表现亮点：清晰展示中间推理过程，符合教学需求。

示例 2：几何问题解析

输入问题：

一个圆的半径是 5cm，求它的面积和周长。（π取3.14）

输出结果：

已知半径 r = 5 cm，π ≈ 3.14。 1. 面积公式：A = πr² A = 3.14 × 5² = 3.14 × 25 = 78.5（cm²） 2. 周长公式：C = 2πr C = 2 × 3.14 × 5 = 31.4（cm） 答：面积为 78.5 平方厘米，周长为 31.4 厘米。

📌应用场景：适用于中小学数学辅导、作业批改辅助系统。

4.2 代码生成能力实测

示例 1：生成绘图脚本

输入请求：

用 matplotlib 画出 y = sin(x) 和 y = cos(x) 在 [-2π, 2π] 上的图像，带图例和坐标轴标签。

模型输出代码片段：

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi, 1000) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(x, y1, label='sin(x)', color='blue') plt.plot(x, y2, label='cos(x)', color='red') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Sine and Cosine Functions') plt.legend() plt.grid(True) plt.show()

✅评估结果：语法正确，功能完整，可直接运行。

示例 2：实现排序算法

输入请求：

写一个 Python 函数实现快速排序，并添加注释说明每一步。

输出代码：

def quicksort(arr): if len(arr) <= 1: return arr # 基准情况：空或单元素数组已有序 pivot = arr[len(arr) // 2] # 选择中间元素作为基准 left = [x for x in arr if x < pivot] # 小于基准的放左边 middle = [x for x in arr if x == pivot] # 等于基准的放中间 right = [x for x in arr if x > pivot] # 大于基准的放右边 return quicksort(left) + middle + quicksort(right) # 递归合并 # 测试 nums = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1] print(quicksort(nums)) # 输出: [1, 1, 2, 3, 6, 8, 10]

💡优势体现：不仅生成代码，还能解释逻辑结构，适合编程教学。

5. 性能调优与最佳实践

5.1 关键生成参数详解

⚠️过高 temperature（>0.8）可能导致答案不准确；过低（<0.3）则语言呆板。

5.2 提升推理准确性的技巧

1. 明确角色设定
   在 prompt 开头加入：“你是一位严谨的数学老师” 或 “你是资深 Python 工程师”，有助于引导模型风格。

2. 结构化提问
   使用“请分三步解答”、“列出公式再计算”等方式增强可控性。

3. 启用思维链（Chain-of-Thought）提示
   添加：“请先分析问题，再逐步推理得出结论。”

示例：

你是一位经验丰富的数据分析师。请用 Python 写一段代码读取 CSV 文件 'sales.csv'，统计每个月销售额总和，并绘制柱状图。请先列出步骤，再写代码。

5.3 故障排查指南

6. 总结

本文系统介绍了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型的本地部署与实战应用方法。作为一个经过强化学习蒸馏优化的小参数模型，它在数学推理与代码生成方面展现出远超体量的潜力，尤其适合以下场景：

• 教育类智能助教系统
• 编程学习平台自动答疑
• 企业内部自动化脚本生成工具
• 边缘设备上的轻量化 AI 服务

通过 Gradio 快速搭建 Web 服务，结合合理的参数调节与 Prompt 设计，即使是 1.5B 级别的模型也能胜任复杂任务。未来可进一步探索：

• 结合 LangChain 构建多跳推理流程
• 使用 LoRA 微调适配垂直领域
• 部署为 API 供其他系统调用

掌握这类高效能蒸馏模型的应用，是构建低成本、高响应 AI 服务的关键一步。

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