服务器部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

### 如何在服务器上部署 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型 #### 准备工作 为了成功部署 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型，需确保服务器满足最低硬件要求并安装必要的软件依赖项。通常建议至少配备 8GB 显存的 GPU 和足够的 CPU 及内存资源来支持模型运行。 #### 安装 Python 环境 推荐使用 Anaconda 或 Miniconda 来管理 Python 环境，这有助于隔离项目所需的库文件和其他系统组件之间的冲突。 ```bash wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ``` 创建一个新的 conda 虚拟环境，并激活该环境： ```bash conda create -n deepseek python=3.9 conda activate deepseek ``` #### 安装 PyTorch 和 Transformers 库 根据官方文档指导，在虚拟环境中安装最新版本的 PyTorch 和 Hugging Face 的 `transformers` 库，这两个工具对于加载预训练模型至关重要[^1]。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 pip install transformers ``` #### 下载 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型权重 通过 Hugging Face 提供的服务下载指定型号的参数文件。可以利用 `transformers` 中提供的 API 进行自动化处理。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name = "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) # Save locally to avoid re-downloading each time save_directory = "./deepseek_model/" tokenizer.save_pretrained(save_directory) model.save_pretrained(save_directory) ``` #### 构建 RESTful API 接口 为了让其他应用程序能够方便地调用此模型服务，构建一个基于 Flask 或 FastAPI 的 Web Server 是常见的做法之一。这里给出一段简单的代码片段用于启动 HTTP 服务端点。 ```python import uvicorn from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel from typing import List from transformers import pipeline app = FastAPI() class InputText(BaseModel): text: str generator = pipeline('text-generation', model='./deepseek_model/', tokenizer='./deepseek_model/') @app.post("/generate/") def generate_text(input_data: InputText) -> dict: result = generator(input_data.text, max_length=50, num_return_sequences=1)[0]['generated_text'] return {"output": result} if __name__ == "__main__": uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000) ``` 保存上述脚本为 `server.py` 文件后，在命令行执行如下指令即可开启在线推理接口： ```bash uvicorn server:app --reload ``` 此时应该可以在浏览器或其他客户端访问 http://localhost:8000/generate 并发送 POST 请求来进行文本生成测试。