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Windows玩转大模型：DeepSeek-R1轻量化版部署+测试全记录

1. 引言：为什么选择在Windows上部署轻量大模型？

随着大语言模型（LLM）技术的快速发展，越来越多开发者希望在本地环境中运行和调试高性能模型。然而，受限于算力与部署复杂度，许多用户难以在消费级设备上实现高效推理。

本文聚焦DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型——一款由 DeepSeek 团队基于 Qwen2.5-Math-1.5B 基础模型通过知识蒸馏优化而来的轻量化版本，参数量仅 1.5B，却保留了原始模型超过 85% 的推理能力。该模型支持 INT8 量化，在 NVIDIA T4 或 GTX 4060 Ti 等主流显卡上即可实现实时推理，非常适合边缘计算、本地开发与教学演示场景。

我们将完整记录如何在Windows 系统下借助 WSL2 + vLLM成功部署并调用该模型的全过程，涵盖环境搭建、模型加载、服务启动与 API 测试等关键环节，帮助你零基础快速上手。

2. 环境准备：硬件与软件配置清单

2.1 硬件要求

⚠️ 注意：由于vLLM目前仅支持 Linux 环境，必须使用WSL2（Windows Subsystem for Linux）来构建运行环境。

2.2 软件依赖列表

3. 环境搭建全流程

3.1 启用 WSL2 并安装 Ubuntu

打开 PowerShell（管理员权限），依次执行以下命令：

# 启用 WSL 功能 dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart # 启用虚拟机平台 dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart

重启电脑后，下载并安装 WSL2 内核更新包。

设置默认版本为 WSL2：

wsl --set-default-version 2

从 Microsoft Store 安装Ubuntu 22.04 LTS，首次启动时设置用户名和密码。

3.2 安装 Anaconda3

进入 WSL 终端，切换到 Windows D 盘目录（假设 Anaconda 安装包存放于此）：

cd /mnt/d bash Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh

按提示完成安装，最后一步输入yes将 Conda 添加至.bashrc。

验证是否成功：

conda -V

若未生效，手动添加路径：

echo 'export PATH=$PATH:/home/your_username/anaconda3/bin' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc

3.3 安装 CUDA for WSL

在 WSL 中执行以下命令安装 CUDA 11.8：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-8-local_11.8.0-1_amd64.deb sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-11-8-local_11.8.0-1_amd64.deb sudo cp /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-8-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/ sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda

安装完成后重启 WSL：

wsl --shutdown

重新连接后检查 GPU 是否可见：

nvidia-smi

应能看到类似输出，表示驱动正常加载。

3.4 安装 pip 与创建虚拟环境

sudo apt-get install python3-pip

使用 Conda 创建专用环境：

conda create -n env-vllm python=3.12 -y conda activate env-vllm

安装 vLLM：

pip install vllm

验证安装：

vllm --help

4. 模型下载与本地存储

4.1 下载地址

• ModelScope: https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
• Hugging Face: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

建议使用git lfs下载以确保权重完整性。

先安装 Git LFS：

curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | sudo bash sudo apt-get install git-lfs git lfs install

克隆模型仓库（假设目标路径为 E:\models）：

mkdir -p /mnt/e/models cd /mnt/e/models git clone https://www.modelscope.cn/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B.git

等待下载完成，确认包含model.safetensors文件。

5. 使用 vLLM 启动模型服务

激活虚拟环境并启动服务：

conda activate env-vllm vllm serve /mnt/e/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B \ --gpu-memory-utilization 0.92 \ --max-model-len 90000

参数说明：

启动成功后，终端会显示如下路由信息：

INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 INFO: Route: /v1/chat/completions, Methods: POST INFO: Route: /v1/models, Methods: GET

这表明模型服务已就绪，可通过http://localhost:8000访问。

6. 模型服务测试与调用

6.1 检查服务状态

在浏览器或命令行访问：

curl http://localhost:8000/v1/models

返回 JSON 数据中应包含模型名称，证明服务正常运行。

查看日志（可选）：

cat deepseek_qwen.log

6.2 Python 调用示例：封装客户端类

from openai import OpenAI import requests import json class LLMClient: def __init__(self, base_url="http://localhost:8000/v1"): self.client = OpenAI( base_url=base_url, api_key="none" # vLLM 不需要密钥 ) self.model = "/mnt/e/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B" def chat_completion(self, messages, stream=False, temperature=0.6, max_tokens=2048): """基础聊天接口""" try: response = self.client.chat.completions.create( model=self.model, messages=messages, temperature=temperature, max_tokens=max_tokens, stream=stream ) return response except Exception as e: print(f"API调用错误: {e}") return None def stream_chat(self, messages): """流式输出响应""" print("AI: ", end="", flush=True) full_response = "" try: stream = self.chat_completion(messages, stream=True) if stream: for chunk in stream: if chunk.choices[0].delta.content is not None: content = chunk.choices[0].delta.content print(content, end="", flush=True) full_response += content print() return full_response except Exception as e: print(f"流式对话错误: {e}") return "" def simple_chat(self, user_message, system_message=None): """简化对话接口""" messages = [] if system_message: messages.append({"role": "system", "content": system_message}) messages.append({"role": "user", "content": user_message}) response = self.chat_completion(messages) if response and response.choices: return response.choices[0].message.content return "请求失败" # 使用示例 if __name__ == "__main__": llm_client = LLMClient() print("=== 普通对话测试 ===") response = llm_client.simple_chat( "请用中文介绍一下人工智能的发展历史", "你是一个有帮助的AI助手" ) print(f"回复: {response}") print("\n=== 流式对话测试 ===") messages = [ {"role": "system", "content": "你是一个诗人"}, {"role": "user", "content": "写两首关于秋天的五言绝句"} ] llm_client.stream_chat(messages)

6.3 直接使用 requests 发起请求

import requests url = "http://localhost:8000/v1/chat/completions" headers = {"Content-Type": "application/json"} data = { "model": "/mnt/e/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B", "messages": [ {"role": "user", "content": "设计一个网关系统，使用Java代码实现"} ], "temperature": 0.6, "max_tokens": 2048 } response = requests.post(url, headers=headers, json=data) if response.status_code == 200: result = response.json() print(result["choices"][0]["message"]["content"]) else: print(f"错误: {response.status_code}, {response.text}")

✅ 输出结果将包含完整的 Java 类结构与注释，可用于进一步工程化参考。

7. 性能表现与使用建议

7.1 实测性能指标（GTX 4060 Ti 8GB）

7.2 官方推荐使用策略

根据 DeepSeek 团队建议，在调用 R1 系列模型时应注意以下几点：

1. 温度设置：推荐temperature=0.6，范围控制在0.5~0.7，防止重复或发散。
2. 避免系统提示：所有指令应放在用户输入中，不使用system角色。
3. 数学问题引导：添加提示：“请逐步推理，并将最终答案放在\boxed{}内。”
4. 强制换行输出：为防止跳过思维链，可在 prompt 开头加入\n。
5. 多次测试取平均：评估性能时建议进行多轮测试以减少随机性影响。

8. 常见问题与解决方案

9. 总结

本文详细记录了在Windows 系统下通过 WSL2 部署 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型的完整流程，实现了从环境配置、模型下载、服务启动到实际调用的闭环操作。

该方案的优势在于：

• 低成本部署：1.5B 小模型可在消费级显卡运行；
• 高兼容性：采用 vLLM + OpenAI API 兼容接口，便于集成；
• 易维护扩展：基于 Conda 虚拟环境，易于多模型管理；
• 适合本地开发：支持流式输出、长文本处理，满足多数应用场景。

未来可进一步探索： - 使用 ONNX Runtime 实现纯 CPU 推理； - 集成 FastAPI 构建 Web 应用前端； - 对模型进行 LoRA 微调以适配垂直领域。

掌握本地大模型部署技能，是迈向自主可控 AI 应用的关键一步。

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