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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B环境部署教程：Ubuntu+CUDA 12.8配置详解

1. 引言

1.1 学习目标

本文旨在为开发者提供一份完整、可落地的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型在 Ubuntu 系统下的本地化部署指南。通过本教程，您将掌握：

• 如何配置支持 CUDA 12.8 的 Python 推理环境
• 高效加载并运行 1.5B 参数量的大语言模型
• 使用 Gradio 构建 Web 交互服务
• Docker 容器化部署的最佳实践

最终实现一个稳定、高性能的数学推理与代码生成服务。

1.2 前置知识

建议读者具备以下基础：

• Linux 基础命令操作能力（Ubuntu）
• Python 包管理与虚拟环境使用经验
• 对 Hugging Face 模型生态有一定了解
• GPU 加速计算的基本概念

1.3 教程价值

不同于简单的“复制粘贴式”部署文档，本文聚焦于工程实践中常见的陷阱和优化点，涵盖从环境搭建到故障排查的全流程闭环，特别适合用于二次开发或生产级轻量部署场景。

2. 环境准备

2.1 系统要求确认

确保您的系统满足以下最低要求：

验证 CUDA 是否安装成功：

nvidia-smi nvcc --version

若未安装，请参考 NVIDIA 官方文档完成驱动与 CUDA Toolkit 的安装。

2.2 Python 环境配置

创建独立虚拟环境以避免依赖冲突：

# 安装 python3.11 及 pip sudo apt update sudo apt install -y python3.11 python3.11-venv python3-pip # 创建虚拟环境 python3.11 -m venv deepseek-env source deepseek-env/bin/activate # 升级 pip pip install --upgrade pip

2.3 安装核心依赖库

根据项目需求安装指定版本的依赖包：

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 gradio==6.2.0

注意：务必使用+cu128后缀版本的 PyTorch，否则无法启用 CUDA 支持。

3. 模型获取与本地缓存管理

3.1 下载模型文件

该模型托管于 Hugging Face Hub，需先登录账户并接受许可协议：

huggingface-cli login

执行下载命令：

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

说明：路径中1___5B是 Hugging Face 对1.5B的转义命名，保持一致即可。

3.2 缓存路径映射

为避免重复下载，建议统一管理模型缓存路径。可在代码中显式指定：

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

local_files_only=True确保只读取本地文件，防止网络请求超时。

4. Web 服务实现与启动

4.1 核心服务脚本解析（app.py）

以下是完整的app.py实现代码，包含关键注释：

# app.py import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import gradio as gr # 模型路径配置 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, local_files_only=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( MODEL_PATH, device_map="auto", torch_dtype=torch.float16, # 减少显存占用 low_cpu_mem_usage=True ) # 推理函数 def generate_text(prompt, max_tokens=2048, temperature=0.6, top_p=0.95): inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda") 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 # Gradio 界面构建 demo = gr.Interface( fn=generate_text, 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 Token 数"), gr.Slider(minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.6, label="温度 Temperature"), gr.Slider(minimum=0.5, maximum=1.0, value=0.95, label="Top-P") ], outputs=gr.Textbox(label="模型输出"), title="DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 推理服务", description="支持数学推理、代码生成与逻辑分析任务" ) # 启动服务 if __name__ == "__main__": demo.launch( server_name="0.0.0.0", server_port=7860, share=False )

4.2 启动服务

激活环境后运行：

source deepseek-env/bin/activate python3 /root/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B/app.py

服务启动成功后，终端会输出类似信息：

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

5. 后台运行与日志监控

5.1 使用 nohup 启动守护进程

将服务置于后台持续运行：

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

5.2 查看运行日志

实时查看服务状态：

tail -f /tmp/deepseek_web.log

5.3 停止服务

查找并终止进程：

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

6. Docker 容器化部署

6.1 Dockerfile 解析

基于官方 CUDA 镜像构建最小运行环境：

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（需提前下载） COPY -r /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 && \ pip3 install transformers==4.57.3 gradio==6.2.0 EXPOSE 7860 CMD ["python3", "app.py"]

6.2 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 GPU 与模型缓存） docker run -d --gpus all -p 7860:7860 \ -v /root/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \ --name deepseek-web \ deepseek-r1-1.5b:latest

优势：容器化部署便于迁移、版本控制和多实例管理。

7. 性能调优与常见问题解决

7.1 推荐推理参数

7.2 故障排查清单

端口被占用

lsof -i:7860 netstat -tuln | grep 7860

更换端口或杀掉占用进程。

GPU 内存不足

解决方案：

• 降低max_new_tokens
• 设置torch_dtype=torch.float16
• 修改device_map="cpu"进行 CPU 推理测试（性能显著下降）

模型加载失败

检查项：

• 缓存路径是否正确
• local_files_only=True是否设置
• HF_TOKEN 是否有效（私有模型需要）

8. 总结

8.1 全流程回顾

本文详细介绍了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型在 Ubuntu + CUDA 12.8 环境下的完整部署流程，包括：

• 精确匹配 CUDA 与 PyTorch 版本
• 本地模型缓存管理策略
• Gradio Web 服务封装
• Docker 容器化打包方案
• 生产级后台运行与日志监控机制

8.2 实践建议

1. 优先使用虚拟环境，避免全局依赖污染；
2. 定期清理 Hugging Face 缓存，避免磁盘爆满；
3. 在低显存设备上尝试bitsandbytes量化加载；
4. 对外暴露服务时增加身份认证层（如 Nginx + Basic Auth）。

8.3 扩展方向

• 集成 FastAPI 提供 RESTful API 接口
• 添加 Prompt 模板引擎（如 LangChain）
• 实现批量推理与队列调度机制

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