DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型部署与WebUI使用指南

原创 于 2025-11-15 10:40:48 发布 · 382 阅读 · 6 ·
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快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框输入如下内容 
    帮我开发一个DeepSeek-R1模型测试系统，用于展示大语言模型的推理能力。系统交互细节：1.支持参数调节 2.提供完整推理过程展示 3.包含数学问题分步解答功能 4.支持结果评价反馈。注意事项：需要确保模型进行充分推理，建议在提问时强制要求模型以"<think>"开头。
  3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

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模型部署与使用详解

  1. 环境准备阶段
  2. Ollama作为模型管理工具，可从官网直接下载对应系统版本
  3. Docker容器技术用于隔离运行环境，确保部署过程标准化

  4. 模型下载通过命令行完成，7B版本约4.7GB大小

  5. WebUI部署关键点

  6. Docker命令包含端口映射和环境变量配置
  7. 8080端口作为默认访问端口

  8. 通过host-gateway实现容器与本地服务通信

  9. 核心功能体验

  10. 直观的聊天界面支持Markdown和LaTeX渲染
  11. 内置网页浏览能力扩展知识边界

  12. RLHF注释功能支持用户反馈收集

  13. 推理优化技巧

  14. 温度参数建议设置在0.5-0.7区间
  15. 数学问题需明确要求分步解答
  16. 系统提示应直接包含在用户提问中

  17. 多次测试取平均值提高评估准确性

  18. 模型特性适配

  19. 强制 标签确保完整推理过程
  20. 重复惩罚系数建议1.05

  21. 最大token长度可设32768

  22. 替代部署方案

  23. vLLM服务支持多GPU并行
  24. 通过OpenAI兼容API调用
  25. 支持tensor并行加速推理

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平台体验建议

实际测试发现InsCode(快马)平台可以快速搭建模型演示环境，无需复杂配置就能生成可交互的Web界面。特别适合想要快速验证模型效果又不想折腾环境的开发者。

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一键部署功能真的很省心，生成的页面可以直接分享给团队成员测试，省去了本地搭建的麻烦。对于需要展示模型推理过程的场景尤其方便。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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【DeepSeek微调实践】DeepSeek-R1大模型基于MS-Swift框架部署/推理/微调实践大全
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MS - Swift 是一款专为大模型部署而精心打造的高效框架，具备出色的兼容性与丰富的功能特性。在模型类型支持上，无论是专注于文本处理的纯文本模型，还是融合文本、图像、音频等多种信息模态的多模态模型，亦或是擅长文本序列分类任务的序列分类模型，MS - Swift 均能为其提供适配的部署环境。另外在功能层面，MS - Swift 框架提供了基于 Gradio 的 Web UI。
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2025 最新 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B vLLM 部署全攻略：从环境搭建到性能测试(V100-32GB)
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所以昨晚，DeepSeek在DeepSeek-V3之后发布了另一个革命性的模型，即DeepSeek-R1和我的孩子，这看起来是一个重大的发布，因为这个模型在几个基准测试中已经超越了OpenAI-o1，即SOTA推理模型。例如，在推理基准测试中，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B的表现优于DeepSeek-R2-Zero-Qwen-34B，这表明对于较小的模型来说，蒸馏是一种更经济、更有效的方法。蒸馏的目标是使DeepSeek-R1等大型模型的推理能力能够被更小、更高效的模型所利用。
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点击主界面左下方的“设置”，会弹出的“设置”窗口，在“模型”选项卡中选择模型类型，这里根据我们安装模型的提供方选择“OLLAMA API”，Chatbox能检测到通过OLLAMA 运行起来的模型，选择你要对话的模型，比如“deepseek-1:1.5b”，点击“保存”按钮保存设置。（5）DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型下载成功后，这个模型就直接在本地系统上运行起来了，接下来我们就可以跟模型交互，下图是问模型“你是谁”的结果。比如，问模型“北京旅游线路”，结果如下。
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ollama 是一个强大的工具，用于本地部署大语言模型。其官方地址为：https://ollama.com/ 和 https://github.com/ollama/ollama。ollama 使用 gguf 格式的大模型文件，这种格式具有诸多优势，比如存储效率高、加载速度快等。同时，ollama 使用 Modelfile 来配置大模型的一些关键属性，例如使用哪个具体的模型、系统提示词以及上下文参数大小等。
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本文详细介绍如何运用 ms - swift 框架在 V100 设备上部署 DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 7B 模型。开篇明确所需环境，如 x86_64 架构、ubuntu 22.04 或 centos 7 系统、V100 GPU 等。接着依次阐述依赖安装、模型下载步骤，还展示推理测试、部署测试及并发测试过程。
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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Int8-W8A16 是一个基于的 Int8 量化的模型。Qwen2.5Int8后训练：在基础模型上进行大规模强化学习我们直接在基础模型上应用强化学习（RL），而不依赖于监督微调（SFT）作为前置步骤。这种方法使模型能够探索用于解决复杂问题的思维链（Chain-of-Thought, CoT），从而开发出 DeepSeek-R1-Zero。
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当然，这几款模型中，参数越小的模型的回答准确率往往越低，即便思考过程摸着门道了，但后续也因不坚定而出错，遇上数学计算领域，不同量级模型的实力差距则会比较明显。依次输入只有4000字的文章和1000字左右的文章，前者回答依旧很迷糊，后者则能胜任，但处理1000字左右的文章稍显鸡肋，所以当个玩具还行，生产力还差点意思。如同调教赛车，每个参数都会影响最终的表现，在体验之前，建议在LM Studio的设置中，根据需求调整推理参数的能力，以优化模型的生成质量和计算资源分配。我们也做了一些简单的测试。
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# note - DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 的测试效果很惊艳，CoT 过程可圈可点，25 年应该值得探索更多端侧的硬件机会。 @[toc] # 一、下载 Ollama 访问 Ollama 的官方网站 https://ollama.com/library/deepseek-r1， 根据系统提示下载适合自己电脑的版本。 ![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/c615a1c7e6574f6b95222003c60865df
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### 使用 LLaMA-Factory 对 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 模型进行微调 对于希望使用 `LLaMA-Factory` 工具对特定模型如 `DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B` 进行微调的情况，可以遵循以下指导： #### 准备环境与资源 ...
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