RDK X5部署deepseek R1

### 部署 DeepSeek R1 大语言模型于 RDK X5 的方法 要在 RDK X5 平台上部署 DeepSeek R1 模型，可以按照以下方式实现完整的流程。以下是详细的说明： #### 1. 安装依赖环境 为了支持 DeepSeek R1 模型的运行，首先需要确保 RDK X5 的基础环境已经配置完成。可以通过更新包管理器并安装必要的工具来准备环境： ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y ``` 此命令会更新系统的软件源列表，并升级已有的软件包[^3]。 #### 2. 下载 Hugging Face 原始权重文件 DeepSeek R1 是基于 Hugging Face 提供的预训练模型构建的。因此，第一步是从 Hugging Face Hub 获取对应的模型权重文件（通常是 `.safetensors` 格式）。下载地址可通过官方文档获取。例如： ```bash git lfs install git clone https://huggingface.co/DeepSeek/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b cd deepseek-r1-distill-qwen-1.5b ``` 这一步骤将克隆包含模型权重和其他必要资源的仓库[^1]。 #### 3. 转换至 GGUF 格式 由于 `llama.cpp` 推理框架不直接支持 `.safetensors` 文件格式，需将其转换为兼容的 GGUF 格式。可使用社区提供的脚本执行这一操作： ```bash pip install transformers sentencepiece accelerate safetensors gguf-py python convert.py --model_path ./deepseek-r1-distill-qwen-1.5b --output_model_path ./gguf-model.gguf ``` 其中，`convert.py` 是一个自定义脚本，用于加载原始权重并将它们序列化成适合 `llama.cpp` 使用的形式[^1]。 #### 4. 编译量化后的模型 对于性能优化和内存节省的目的，在实际应用前通常会对模型进行量化处理。推荐采用 INT8 或者更高效的 INT4 方案。具体过程如下所示： ```bash ./quantize ./gguf-model.gguf ./gguf-model-int4.gguf ftype=1 ``` 这里调用了 `llama.cpp` 自带的量化工具对浮点数精度较高的初始版本进一步压缩。 #### 5. 运行量化后的模型 最后一步是在目标设备上启动服务端程序以提供 API 访问接口或者交互式的 shell 终端界面。假设我们选择了后者，则只需简单输入几条指令即可开始对话模式下的测试： ```bash wget https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases/download/v0.7.0/llama-cpp-linux-x86_64.tar.xz tar xf llama-cpp-linux-x86_64.tar.xz mv bin/* /usr/local/bin/ rm -rf bin/ llama --model ./gguf-model-int4.gguf --interactive=true ``` 以上步骤展示了如何利用开源项目快速搭建起能够高效运作的大规模自然语言理解系统实例[^1]。 #### 注意事项 不同变体之间的主要差异在于参数量大小及其背后所代表的知识容量范围；另外还有针对特定硬件平台做了专门适配调整的情况存在，比如整数量子化策略的选择会影响最终效果表现等方面考虑因素较多[^2]。