deepseek本地部署1.5b

### 修改 DeepSeek 本地部署配置 对于DeepSeek大模型从1.5B参数版本升级到7B参数版本的过程，主要涉及的是模型文件替换以及相应配置调整。按照已验证的方法，在完成新模型文件获取之后，确保`Modelfile`中的设定适用于新的模型规模。 #### 配置修改示例 假设已经正确安装并测试过1.5B版本的DeepSeek模型，并希望切换至7B版本： 1. 停止当前运行的服务实例。 2. 替换原有的1.5B模型文件夹内的权重文件为7B模型对应的权重文件。 3. 更新`Modelfile`以适应更大容量的模型需求，特别是当涉及到不同架构特性时。具体来说是在与下载的gguf模型相同目录下的`Modelfile`文件中加入特定指令来定义系统的响应行为[^1]。 ```plaintext SYSTEM """ 你是一个严谨的AI助手，必须用中文回答问题 对话必须遵循格式： User: [用户输入] Assistant: [你的回答] """ TEMPLATE """ {{ if .System }}<|system|> {{ .System }}<|end|> {{ if .Prompt }}<|user|> User: {{ .Prompt }}<|end|> <|assistant|> Assistant:{{ end }} """ ``` 4. 使用`ollama run`命令重新启动服务前确认环境变量和其他依赖项兼容于7B模型的要求。 5. 测试新设置下模型的表现，确保其能够稳定工作并且提供预期质量的回答。 通过上述操作可以实现从较小规模向更大型号平滑过渡的目标，同时保持良好的用户体验和服务稳定性。

<think>好的，用户想在统信UOS上本地部署DeepSeek-R1 1.5B模型。我需要根据提供的引用信息来整理步骤。首先，引用[1]提到用Ollama部署，引用[3]和[4]也提到了相关方法。用户可能已经安装了必要的环境，但需要确认步骤是否完整。 第一步应该是安装Ollama，引用[1]和[4]都提到了这个工具。需要下载并安装，可能涉及终端命令。然后，用户需要拉取模型，但1.5B的模型是否存在可能需要确认。引用[4]提到用户安装的是1.5的版本，可能Ollama支持该模型，但需要具体命令。 接下来是运行模型，这部分引用[1]的示例代码可能适用，但需要调整模型名称。另外，引用[2]提到UOS AI的接入，可能用户想通过界面操作，但引用中没有详细步骤，可能需要补充说明。 还要考虑GPU内存的问题，引用[4]指出用户的GPU只有2G，所以需要确认模型是否能在这样的配置下运行。可能需要建议使用CPU模式或者量化版本。 另外，用户可能需要环境准备，比如Python和Git的安装，虽然引用中没有提到，但通常部署模型需要这些。需要检查是否需要补充这些步骤，或者是否Ollama已经处理了依赖。 最后，确保步骤清晰，分点说明，并提醒用户可能的常见问题，比如模型下载失败或内存不足。同时，生成的相关问题要围绕部署的后续步骤、参数调整和应用场景，参考示例中的问题结构。</think>### 分步指南：在统信UOS部署DeepSeek-R1 1.5B模型 #### 一、环境准备 1. **更新系统** ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` 2. **安装基础依赖** ```bash sudo apt install -y python3-pip git curl ``` 确保Python版本≥3.8（统信UOS默认已安装） #### 二、通过Ollama部署（推荐） 1. **安装Ollama** ```bash curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ``` 安装完成后验证： ```bash ollama --version ``` 2. **获取DeepSeek-R1模型** ```bash ollama pull deepseek-r1:1.5b # 具体模型名称需确认官方仓库 ``` *若遇模型名称问题，可尝试：* ```bash ollama run deepseek-r1-distill # 引用[3]提到的蒸馏版 ``` 3. **启动推理服务** ```bash ollama serve ``` 保持终端运行，新开终端测试： ```bash ollama run deepseek-r1:1.5b "你好" ``` #### 三、手动部署方案（备选） 1. **下载模型文件** ```bash git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1-1.5b ``` 2. **安装推理框架** ```python pip install transformers torch ``` 3. **创建推理脚本** ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./deepseek-r1-1.5b") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./deepseek-r1-1.5b") input_text = "中国的首都是" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs, max_length=50) print(tokenizer.decode(outputs[0])) ``` #### 四、内存优化技巧（针对2G GPU） 1. **启用4-bit量化** ```python model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./deepseek-r1-1.5b", load_in_4bit=True) ``` 2. **使用CPU卸载** ```python model = model.to('cpu') # 推理时自动加载到GPU ``` 3. **限制上下文长度** ```python inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt", max_length=512, truncation=True) ``` #### 五、验证部署 执行测试命令应获得类似响应： ``` 用户：机器学习是什么？ DeepSeek-R1：机器学习是人工智能的一个分支，通过算法让计算机从数据中学习规律...[^3] ```