news 2026/2/8 14:37:49

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B从零部署：Windows/Linux双系统教程

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张小明

前端开发工程师

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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B从零部署：Windows/Linux双系统教程

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B从零部署：Windows/Linux双系统教程

1. 引言

1.1 为什么选择 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B？

在边缘计算和本地化AI应用日益普及的今天，如何在资源受限设备上运行高性能语言模型成为关键挑战。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 正是为此而生——它通过知识蒸馏技术，将 DeepSeek-R1 的强大推理能力压缩进仅 15 亿参数的 Qwen-1.5B 架构中，实现了“小模型、大能力”的突破。

该模型在 MATH 数据集上得分超过 80，在 HumanEval 上达到 50+，具备完整的推理链保留（85%），支持函数调用与 Agent 插件，上下文长度达 4k token。更关键的是，其 FP16 版本仅需 3GB 显存，GGUF-Q4 量化后更是低至 0.8GB，可在树莓派、手机甚至嵌入式 RK3588 板卡上流畅运行。

最重要的是：Apache 2.0 协议允许商用，且已深度集成 vLLM、Ollama 和 Jan 等主流推理框架，真正实现“零门槛部署”。

1.2 技术选型目标

本文旨在提供一套完整、可复现的本地部署方案，基于vLLM + Open WebUI搭建一个高性能、易交互的对话服务系统，适用于 Windows 与 Linux 双平台用户。无论你是开发者、AI爱好者还是嵌入式工程师，都能快速上手并投入实际使用。

2. 环境准备与依赖安装

2.1 系统要求概览

项目最低配置推荐配置
操作系统Windows 10 / Ubuntu 20.04+Windows 11 / Ubuntu 22.04 LTS
CPUx86_64 或 ARM64多核处理器（Intel i5+/Ryzen 5）
内存8 GB RAM16 GB RAM
显存4 GB GPU 显存（GGUF）或 6 GB（FP16）RTX 3060 / 4060 及以上
存储空间5 GB 可用空间SSD 固态硬盘 ≥10 GB

提示：若使用 Apple Silicon（M1/M2/M3）芯片 Mac 设备，也可通过llama.cpp运行 GGUF 量化版本，性能可达 120 tokens/s。

2.2 安装 Python 与 Conda 环境

推荐使用 Miniconda 或 Anaconda 管理虚拟环境，避免依赖冲突。

# 下载 Miniconda（以 Linux 为例） wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh # 创建专用环境 conda create -n deepseek-env python=3.10 conda activate deepseek-env

Windows 用户可前往 https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html 下载图形化安装包。

2.3 安装 Docker（可选但推荐）

为简化部署流程，建议使用 Docker 启动 vLLM 和 Open WebUI 服务。

# Ubuntu 安装 Docker sudo apt update sudo apt install docker.io docker-compose sudo usermod -aG docker $USER # 添加当前用户到 docker 组

Windows 用户请安装 Docker Desktop for Windows。

3. 模型获取与格式转换

3.1 下载 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型

该模型已在 Hugging Face 开源，支持多种格式：

  • 原始 PyTorch 格式（FP16）
  • GGUF 量化格式（Q4_K_M, Q5_K_S 等）
  • Safetensors 格式（兼容性强）
推荐下载地址：
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
使用git lfs克隆模型（含大文件）：
git lfs install git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

若网络不稳定，可通过国内镜像站加速下载，如阿里云 ModelScope 或 CSDN 星图镜像广场。

3.2 转换为 GGUF 格式（适用于 CPU/低显存设备）

对于无独立显卡或显存小于 6GB 的设备，建议使用 llama.cpp + GGUF 量化模型。

步骤如下：
# 克隆 llama.cpp 仓库 git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp cd llama.cpp make # 将原始模型转换为 GGUF（需先安装 transformers & torch） python3 convert-hf-to-gguf.py ../DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B --outtype f16 # 量化为 Q4_K_M（平衡速度与精度） ./quantize ./models/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b-f16.gguf \ ./models/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b-Q4_K_M.gguf Q4_K_M

生成后的Q4_K_M.gguf文件大小约 0.8GB，可在 4GB 内存设备上运行。

4. 使用 vLLM 部署推理服务

4.1 什么是 vLLM？

vLLM 是由 Berkeley AI Lab 开发的高性能推理引擎，支持 PagedAttention 技术，显著提升吞吐量和显存利用率。它原生支持 DeepSeek 系列模型，并可通过 API 提供 REST 接口。

4.2 安装 vLLM

pip install vllm==0.4.2

注意：确保 CUDA 版本匹配（PyTorch 支持的版本），否则会降级为 CPU 推理。

4.3 启动 vLLM 服务（FP16 模式）

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B \ --tensor-parallel-size 1 \ --gpu-memory-utilization 0.9 \ --max-model-len 4096 \ --dtype half \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000

说明：

  • --dtype half：启用 FP16 加速
  • --max-model-len 4096：支持最长 4k 上下文
  • --host 0.0.0.0：允许外部访问（注意防火墙设置）

启动成功后，可通过http://localhost:8000/docs查看 OpenAI 兼容 API 文档。

4.4 测试推理接口

import openai client = openai.OpenAI(api_key="EMPTY", base_url="http://localhost:8000/v1") response = client.completions.create( model="deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B", prompt="请推导勾股定理。", max_tokens=512, temperature=0.7 ) print(response.choices[0].text)

预期输出应包含完整的数学推理过程，体现其“推理链保留度高”的特性。

5. 搭建 Open WebUI 实现可视化对话界面

5.1 为什么选择 Open WebUI？

Open WebUI（前身为 Oobabooga WebUI）是一个功能强大的本地 LLM 图形化前端，支持多模型管理、聊天历史保存、Agent 扩展、代码高亮等功能，完美适配 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 的高级能力。

5.2 使用 Docker 快速部署 Open WebUI

创建docker-compose.yml文件：

version: '3.8' services: open-webui: image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main container_name: open-webui ports: - "7860:8080" volumes: - ./models:/app/models - ./data:/app/data environment: - OPENAI_API_BASE=http://host.docker.internal:8000/v1 depends_on: - vllm-server networks: - llm-network vllm-server: image: vllm/vllm-openai:latest container_name: vllm-server ports: - "8000:8000" command: - "--model=deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B" - "--dtype=half" - "--max-model-len=4096" deploy: resources: reservations: devices: - driver: nvidia count: all capabilities: [gpu] networks: - llm-network networks: llm-network: driver: bridge

注意：Linux 用户需替换host.docker.internal为宿主机 IP；Windows/Mac 可直接使用。

5.3 启动服务

docker-compose up -d

等待几分钟，待两个容器均处于 running 状态后：

  • 访问http://localhost:7860进入 Open WebUI
  • 首次登录需注册账号（演示账号见文末）
  • 设置 → Model → 选择 “deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B”

即可开始对话体验。

6. 性能优化与常见问题解决

6.1 提升推理速度的三大策略

  1. 启用 Tensor Parallelism（多卡并行）

    若拥有多个 GPU，可通过--tensor-parallel-size N分布式加载模型：

    python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B \ --tensor-parallel-size 2 \ --pipeline-parallel-size 1

  2. 使用 Flash Attention（CUDA 11.8+）

    编译 vLLM 时启用 FlashAttention 可提升 20%-30% 吞吐量：

    VLLM_USE_FLASH_ATTN=1 pip install vllm

  3. 降低上下文长度以节省显存

    对于短文本任务（如代码补全），可设--max-model-len 2048释放更多显存用于批处理。

6.2 常见问题与解决方案

问题现象原因分析解决方法
启动时报错CUDA out of memory显存不足改用 GGUF 量化模型或减少 batch size
Open WebUI 无法连接 vLLM网络不通检查 Docker 网络配置，确认 API 地址正确
推理结果不连贯温度值过高或 top_p 设置不当调整temperature=0.7,top_p=0.9
函数调用失败模型未识别 JSON 结构提供清晰的 function schema 示例
中文回答乱码tokenizer 编码异常更新 transformers 至最新版

7. 实际应用场景展示

7.1 数学解题能力测试

输入：

已知三角形三边分别为 a=3, b=4, c=5，判断是否为直角三角形，并给出证明。

输出：

根据勾股定理，若满足 $a^2 + b^2 = c^2$，则为直角三角形。
计算得：$3^2 + 4^2 = 9 + 16 = 25 = 5^2$，成立。
因此该三角形是直角三角形。

✅ 完整推理链条，符合 MATH 80+ 水准。

7.2 代码生成与调试

输入：

写一个快速排序函数，并添加单元测试。

输出：

def quicksort(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot = arr[len(arr)//2] left = [x for x in arr if x < pivot] middle = [x for x in arr if x == pivot] right = [x for x in arr if x > pivot] return quicksort(left) + middle + quicksort(right) # 单元测试 import unittest class TestQuicksort(unittest.TestCase): def test_empty(self): self.assertEqual(quicksort([]), []) def test_sorted(self): self.assertEqual(quicksort([1,2,3]), [1,2,3]) def test_reverse(self): self.assertEqual(quicksort([3,2,1]), [1,2,3]) if __name__ == '__main__': unittest.main()

✅ 支持标准库导入、语法正确、测试覆盖全面。

8. 总结

8.1 核心价值回顾

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 是目前最具性价比的小参数模型之一，具备以下核心优势：

  • ✅极致轻量：FP16 仅 3GB，GGUF-Q4 低至 0.8GB
  • ✅推理强劲：MATH 80+，HumanEval 50+，保留完整推理链
  • ✅生态完善：支持 vLLM、Ollama、Jan、llama.cpp 等主流框架
  • ✅协议友好：Apache 2.0，允许商用，无版权风险
  • ✅跨平台部署：Windows/Linux/Mac/嵌入式设备均可运行

8.2 推荐部署路径

用户类型推荐方案
开发者/研究者vLLM + Open WebUI（高性能 API + 可视化）
移动端/边缘设备llama.cpp + GGUF-Q4（ARM 平台高效运行）
企业私有化部署Ollama + 自研前端（统一管理多模型）

8.3 下一步学习建议

  • 学习如何微调该模型以适应特定领域（LoRA/P-Tuning）
  • 探索将其集成到 RAG 系统中构建智能知识库
  • 尝试结合 LangChain 构建自动化 Agent 工作流

获取更多AI镜像

想探索更多AI镜像和应用场景？访问 CSDN星图镜像广场，提供丰富的预置镜像，覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域，支持一键部署。

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