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从0开始：用DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B打造专属AI助手

1. 引言：为什么选择 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B？

在本地部署大模型的实践中，资源消耗与性能表现之间的平衡始终是核心挑战。尤其对于开发者、边缘设备用户或希望构建私有化AI助手的团队而言，一个轻量、高效、可商用且具备强推理能力的小模型显得尤为关键。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 正是在这一背景下脱颖而出的技术方案。它是由 DeepSeek 使用 80 万条 R1 推理链样本对 Qwen-1.5B 进行知识蒸馏得到的“小钢炮”模型——仅 1.5B 参数即可达到接近 7B 模型的推理水平，支持数学解题、代码生成、函数调用等复杂任务，同时可在手机、树莓派甚至 RK3588 嵌入式板卡上流畅运行。

本文将带你从零开始，基于vLLM + Open WebUI技术栈，完整部署并定制属于你自己的 AI 助手。无论你是想搭建本地代码助手、嵌入式智能终端，还是探索模型微调与私有化部署路径，本教程都能提供可落地的工程实践指导。

2. 核心特性解析

2.1 模型参数与部署门槛

该模型的最大优势在于其极低的硬件依赖。例如：

• 在RTX 3060（12GB）上以 FP16 运行，吞吐可达约200 tokens/s
• 在Apple A17 芯片设备上使用量化版，速度高达120 tokens/s
• 在RK3588 板卡实测中，完成 1k token 推理仅需16 秒

这意味着你可以将其部署在笔记本电脑、NVIDIA Jetson 设备、Mac mini 或国产开发板上，真正实现“端侧智能”。

2.2 关键能力指标

这些数据表明，尽管体积小巧，但 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 在逻辑推理、数学建模和代码理解方面已具备实用级能力，特别适合用于：

• 本地编程辅助（VS Code 插件后端）
• 教育类问答系统
• 工业控制中的自然语言交互
• 私有知识库问答引擎

3. 快速部署：vLLM + Open WebUI 一体化环境搭建

本节介绍如何通过预置镜像快速启动服务，无需手动配置依赖。

3.1 启动方式说明

当前镜像已集成以下组件：

• vLLM：高性能推理框架，支持 PagedAttention，显著提升吞吐
• Open WebUI：图形化对话界面，兼容 OpenAI API
• Jupyter Lab（可选）：用于调试与 API 测试

启动流程：

1. 拉取镜像并运行容器（假设使用 Docker）：

   docker run -d \ --gpus all \ -p 8888:8888 \ -p 7860:7860 \ --name deepseek-r1-1.5b \ your-mirror-registry/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b:v1

2. 等待 3~5 分钟，等待 vLLM 加载模型及 Open WebUI 初始化。

3. 访问服务：

   • 图形界面：http://localhost:7860
   • Jupyter：http://localhost:8888（密码见日志输出）

注意：若无法访问，请检查 GPU 驱动是否安装 CUDA 支持，并确认显存 ≥6GB。

3.2 登录凭证与可视化界面

演示账号信息如下：

• 邮箱：kakajiang@kakajiang.com
• 密码：kakajiang

登录后可见如下功能区：

• 多会话管理
• 上下文历史查看
• 模型参数调节（temperature、top_p）
• 导出聊天记录为 Markdown

该界面底层由 Open WebUI 提供支持，所有请求均通过本地 vLLM 代理执行，确保数据不出内网，满足隐私安全要求。

4. 模型微调：修改自我认知与角色设定

虽然提示词工程可以临时改变模型行为，但在某些场景下（如品牌定制、企业助手），我们更希望模型“天生”就具备特定身份认知。这就需要进行轻量级微调。

我们将使用LLaMA-Factory框架完成 LoRA 微调，仅调整少量参数即可实现角色固化。

4.1 准备工作

下载基础模型

前往 ModelScope 下载模型权重：

modelscope download --model_id deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5b

安装 LLaMA-Factory

git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory pip install -e ".[torch,metrics]"

启动 Web UI：

nohup python src/webui.py > train_web.log 2>&1 &

访问http://localhost:7860进入训练界面。

4.2 配置微调任务

选择模板与数据集

• 对话模板：deepseek3（官方推荐）
• 训练方式：LoRA（低秩适配），节省显存
• 数据集文件：替换data/identity.json内容

原始 identity.json 示例：

[ { "input": "你是谁？", "output": "我是 DeepSeek 开发的 AI 语言模型。" } ]

修改为目标身份（例如公司自研模型）：

[ { "input": "你是谁开发的？", "output": "本模型由 XYZ 公司独立研发，专为企业级应用设计。" }, { "input": "介绍一下你自己", "output": "我是 XYZ-AI Assistant，基于 DeepSeek-R1 蒸馏技术优化，服务于内部智能办公系统。" } ]

训练参数建议

点击“开始训练”，等待进度条完成（CPU 约需数小时至三天，GPU 显著更快）。

4.3 验证与导出模型

训练完成后，在 LLaMA-Factory 的“加载模型”页面选择你的输出目录，加载微调后的权重。

测试对话示例：

用户：你是谁？ 助手：我是 XYZ-AI Assistant，由 XYZ 公司自主研发的人工智能模型。

确认无误后，进入“导出”选项卡，选择HuggingFace 格式导出为标准模型目录结构，便于后续部署。

导出结构示例：

trained-model/ ├── config.json ├── tokenizer.model ├── model.safetensors └── adapter_config.json

5. 部署微调模型：Ollama 方案详解

Ollama 是目前最便捷的本地模型管理工具，支持一键加载、API 调用和容器化部署。我们将介绍两种部署方式。

5.1 方法一：直接加载 Safetensors 权重

创建 Modelfile

FROM ./trained-model PARAMETER temperature 0.6 PARAMETER top_p 0.95 TEMPLATE """ {{- if .System }}{{ .System }}{{ end }} {{- range $i, $_ := .Messages }} {{- $last := eq (len (slice $.Messages $i)) 1}} {{- if eq .Role "user" }}<｜User｜>{{ .Content }} {{- else if eq .Role "assistant" }}<｜Assistant｜>{{ .Content }}{{- if not $last }}<｜end▁of▁sentence｜>{{- end }} {{- end }} {{- if and $last (ne .Role "assistant") }}<｜Assistant｜>{{- end }} {{- end }} """

⚠️ TEMPLATE 必须与 DeepSeek-R1 的 tokenizer 兼容，否则输出乱码。可通过ollama show --modelfile deepseek-r1:1.5b获取官方模板参考。

构建并运行

ollama create my-custom-assistant -f Modelfile ollama run my-custom-assistant

5.2 方法二：转换为 GGUF 格式并导入

适用于无 GPU 环境或需进一步量化压缩的场景。

步骤 1：安装 llama.cpp

git clone --depth 1 https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git cd llama.cpp && pip install -r requirements.txt

步骤 2：转换 HuggingFace 模型为 GGUF

python convert_hf_to_gguf.py \ ../trained-model \ --outfile ./model.gguf \ --outtype q8_0

支持量化等级：q4_0, q5_0, q8_0 等，数值越高压损越小，体积越大。

步骤 3：创建 Ollama Modelfile

FROM ./model.gguf PARAMETER temperature 0.6 PARAMETER top_p 0.95 TEMPLATE """...""" # 同上

步骤 4：构建与运行

ollama create my-assistant-gguf -f Modelfile ollama run my-assistant-gguf

此时模型可在 CPU 上运行，内存占用低于 2GB，适合部署在树莓派或老旧笔记本。

6. API 调用与集成实践

Ollama 完全兼容 OpenAI API 格式，极大简化了迁移成本。

6.1 发起非流式请求

curl http://localhost:11434/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "my-custom-assistant", "messages": [ { "role": "user", "content": "解方程 x^2 - 5x + 6 = 0" } ], "temperature": 0.6, "top_p": 0.95 }'

响应示例：

{ "choices": [{ "message": { "role": "assistant", "content": "方程 x² - 5x + 6 = 0 可分解为 (x - 2)(x - 3) = 0，因此解为 x = 2 或 x = 3。" } }] }

6.2 集成到 Python 应用

import openai client = openai.OpenAI(base_url="http://localhost:11434/v1", api_key="none") response = client.chat.completions.create( model="my-custom-assistant", messages=[{"role": "user", "content": "写一个快速排序的 Python 函数"}] ) print(response.choices[0].message.content)

此模式可用于构建：

• VS Code 插件后端
• 企业微信机器人
• 内部知识库问答接口
• 自动化工单处理系统

7. 性能优化与量化建议

为了适应更多硬件场景，合理量化至关重要。

7.1 Ollama 量化命令

ollama create quantized-model \ -f Modelfile \ --quantize q4_K_M

支持的常见量化级别：

注意：已量化的模型（如 GGUF-Q4）无法再次量化，应从原始 FP16 模型出发。

7.2 推理加速技巧

• 启用 vLLM 的 Tensor Parallelism：多卡并行
• 使用 PagedAttention：减少 KV Cache 浪费
• 批处理请求（batching）：提高 GPU 利用率
• 缓存常用 prompt embedding：降低重复计算

8. 总结

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 以其卓越的“性价比”重新定义了小模型的能力边界。通过本文的完整实践路径，你应该已经掌握了：

1. 快速部署：利用 vLLM + Open WebUI 一键启动本地 AI 助手；
2. 角色定制：通过 LLaMA-Factory 微调实现模型身份固化；
3. 灵活部署：支持 Safetensors 与 GGUF 两种格式，适配 GPU/CPU 环境；
4. 无缝集成：兼容 OpenAI API，轻松嵌入现有系统；
5. 极致优化：通过量化与参数调优，实现在 6GB 显存以下稳定运行。

无论是个人开发者打造私人助理，还是企业构建合规可控的智能服务，这款模型都提供了极具吸引力的解决方案。

未来，随着更多小型化蒸馏模型的涌现，端侧 AI 将不再是幻想，而是每一个工程师触手可及的现实。

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