DeepSeek-R1蒸馏模型——DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B本地部署教程：从大模型到轻量化的高效路径

昨天小编已经为大家分享了DeepSeek-VL2的部署教程。今天将为大家带来DeepSeek-R1蒸馏模型——DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B。

可能有小伙伴不是很清楚，什么是蒸馏模型？

机器学习（ML）中的模型蒸馏是一种将知识从大型复杂模型转移到小型简单模型的技术。目标是创建一个较小的模型，保留较大模型的大部分性能，同时在计算资源、内存使用和推理速度方面更高效、部署更容易。这对于在资源受限的环境中部署模型特别有用。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B的性能如何呢？

如果说DeepSeek-R1的推理能力跟OpenAI-o1正式版差不多，那么经过蒸馏，能在本地运行的小模型DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B，其推理能力就跟OpenAI-O1-mini 近似。

今天咱们就来看看如何在自己的电脑上部署DeepSeek-VL2模型，极速体验最新对话技术！小编为大家提供了本地部署教程，快跟着试一试吧！

部署过程

基础环境最低要求说明：

环境名称	版本信息1
Ubuntu	22.04.4 LTS
Cuda	V12.4.105
Python	3.12
NVIDIA Corporation	RTX 4090

1. 更新基础软件包

查看系统版本信息

# 查看系统版本信息，包括ID（如ubuntu、centos等）、版本号、名称、版本号ID等
cat /etc/os-release

配置 apt 国内源

# 更新软件包列表
apt-get update

这个命令用于更新本地软件包索引。它会从所有配置的源中检索最新的软件包列表信息，但不会安装或升级任何软件包。这是安装新软件包或进行软件包升级之前的推荐步骤，因为它确保了您获取的是最新版本的软件包。

# 安装 Vim 编辑器
apt-get install -y vim

这个命令用于安装 Vim 文本编辑器。-y 选项表示自动回答所有的提示为“是”，这样在安装过程中就不需要手动确认。Vim 是一个非常强大的文本编辑器，广泛用于编程和配置文件的编辑。

为了安全起见，先备份当前的 sources.list 文件之后，再进行修改：

# 备份现有的软件源列表
cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak

这个命令将当前的 sources.list 文件复制为一个名为 sources.list.bak 的备份文件。这是一个好习惯，因为编辑 sources.list 文件时可能会出错，导致无法安装或更新软件包。有了备份，如果出现问题，您可以轻松地恢复原始的文件。

# 编辑软件源列表文件
vim /etc/apt/sources.list

这个命令使用 Vim 编辑器打开 sources.list 文件，以便您可以编辑它。这个文件包含了 APT（Advanced Package Tool）用于安装和更新软件包的软件源列表。通过编辑这个文件，您可以添加新的软件源、更改现有软件源的优先级或禁用某些软件源。

在 Vim 中，您可以使用方向键来移动光标，i 键进入插入模式（可以开始编辑文本），Esc 键退出插入模式，:wq 命令保存更改并退出 Vim，或 :q! 命令不保存更改并退出 Vim。

编辑 sources.list 文件时，请确保您了解自己在做什么，特别是如果您正在添加新的软件源。错误的源可能会导致软件包安装失败或系统安全问题。如果您不确定，最好先搜索并找到可靠的源信息，或者咨询有经验的 Linux 用户。

使用 Vim 编辑器打开 sources.list 文件，复制以下代码替换 sources.list里面的全部代码，配置 apt 国内阿里源。

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse

安装常用软件和工具

# 更新源列表，输入以下命令：
apt-get update

# 更新系统软件包，输入以下命令：
apt-get upgrade

# 安装常用软件和工具，输入以下命令：
apt-get -y install vim wget git git-lfs unzip lsof net-tools gcc cmake build-essential

出现以下页面，说明国内apt源已替换成功，且能正常安装apt软件和工具

2. 安装 NVIDIA CUDA Toolkit 12.1

• 下载 CUDA Keyring ：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb

这个命令用于下载 CUDA 的 GPG 密钥环，它用于验证 CUDA 软件包的签名。这是确保软件包安全性的一个重要步骤。

• 安装 CUDA Keyring ：

dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb

使用 dpkg 安装下载的密钥环。这是必要的，以便 apt 能够验证从 NVIDIA 仓库下载的软件包的签名。

• 删除旧的 apt 密钥（如果必要） ：

apt-key del 7fa2af80

这一步可能不是必需的，除非您知道 7fa2af80 是与 CUDA 相关的旧密钥，并且您想从系统中删除它以避免混淆。通常情况下，如果您只是安装 CUDA 并使用 NVIDIA 提供的最新密钥环，这一步可以跳过。

• 更新 apt 包列表 ：

apt-get update

更新 apt 的软件包列表，以便包括刚刚通过 cuda-keyring 添加的 NVIDIA 仓库中的软件包。

• 安装 CUDA Toolkit ：

apt-get -y install cuda-toolkit-12-1

出现以下页面，说明 NVIDIA CUDA Toolkit 12.1 安装成功

注意：这里可能有一个问题。NVIDIA 官方 Ubuntu 仓库中可能不包含直接名为 cuda-toolkit-12-1 的包。通常，您会安装一个名为 cuda 或 cuda-12-1 的元包，它会作为依赖项拉入 CUDA Toolkit 的所有组件。请检查 NVIDIA 的官方文档或仓库，以确认正确的包名。

如果您正在寻找安装特定版本的 CUDA Toolkit，您可能需要安装类似 cuda-12-1 的包（如果可用），或者从 NVIDIA 的官方网站下载 CUDA Toolkit 的 .run 安装程序进行手动安装。

请确保您查看 NVIDIA 的官方文档或 Ubuntu 的 NVIDIA CUDA 仓库以获取最准确的包名和安装指令。

• 出现以上情况，需要配置 NVIDIA CUDA Toolkit 12.1 系统环境变量

编辑 ~/.bashrc 文件

# 编辑 ~/.bashrc 文件
vim ~/.bashrc

插入以下环境变量

# 插入以下环境变量
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

激活 ~/.bashrc 文件

# 激活 ~/.bashrc 文件
source ~/.bashrc

查看cuda系统环境变量

which nvcc
nvcc -V

3. 安装 Miniconda

• 下载 Miniconda 安装脚本 ：使用 wget 命令从 Anaconda 的官方仓库下载 Miniconda 的安装脚本。Miniconda 是一个更小的 Anaconda 发行版，包含了 Anaconda 的核心组件，用于安装和管理 Python 包。
• 运行 Miniconda 安装脚本 ：使用 bash 命令运行下载的 Miniconda 安装脚本。这将启动 Miniconda 的安装过程。

# 下载 Miniconda 安装脚本
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 运行 Miniconda 安装脚本
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 初次安装需要激活 base 环境
source ~/.bashrc

按下回车键（enter）

输入yes

输入yes

安装成功如下图所示

pip配置清华源加速

# 编辑 /etc/pip.conf 文件
vim  /etc/pip.conf

加入以下代码

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

注意事项：

• 请确保您的系统是 Linux x86_64 架构，因为下载的 Miniconda 版本是为该架构设计的。
• 在运行安装脚本之前，您可能需要使用 chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 命令给予脚本执行权限。
• 安装过程中，您将被提示是否同意许可协议，以及是否将 Miniconda 初始化。通常选择 “yes” 以完成安装和初始化。
• 安装完成后，您可以使用 conda 命令来管理 Python 环境和包。
• 如果链接无法访问或解析失败，可能是因为网络问题或链接本身的问题。请检查网络连接，并确保链接是最新的和有效的。如果问题依旧，请访问 Anaconda 的官方网站获取最新的下载链接。

4. 从 github 仓库 克隆项目

• 克隆存储库：

# 克隆项目
git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

5. 创建虚拟环境

# 创建一个名为 DeepSeek_R1_Distill 的新虚拟环境，并指定 Python 版本为 3.12
conda create --name DeepSeek_R1_Distill python=3.12 -y

6. 安装模型依赖库

• 切换到项目目录、激活虚拟环境、安装依赖

# 切换到项目工作目录
cd /DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

# 激活虚拟环境
conda activate DeepSeek_R1_Distill

# 升级 pip
python -m pip install --upgrade pip
# 更换 pypi 源加速库的安装
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install transformers==4.48.2
pip install accelerate==1.3.0
pip install modelscope==1.22.3
pip install streamlit==1.41.1

7. 下载预训练模型

• 下载预训练权重

# 下载预训练权重
git lfs install
git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

8. 运行 gradio_demo.py 文件

# 编辑 app.py 文件
vim demo/chatbot/app.py

修改为：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
import streamlit as st
import re

# 设置页面布局为宽模式
st.set_page_config(layout="wide")

# 在侧边栏中创建一个标题和一个链接
with st.sidebar:
    st.markdown("## DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B LLM")
    "[算家云官网](https://www.suanjiayun.com)"
    # 创建一个滑块，用于选择最大长度，范围在 0 到 8192 之间，默认值为 8192（DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 支持 128K 上下文，并能生成最多 8K tokens，我们推荐设为 8192，因为思考需要输出更多的Token数）
    max_length = st.slider("max_length", 0, 8192, 8192, step=1)

# 创建一个标题和一个副标题
st.title("💬 DeepSeek R1 Distill Chatbot")
st.caption("🚀 A Streamlit chatbot powered by Suanjia Cloud")

# 定义模型路径
mode_name_or_path = 'deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B'

# 文本分割函数
def split_text(text):
    pattern = re.compile(r'<think>(.*?)</think>(.*)', re.DOTALL) # 定义正则表达式模式
    match = pattern.search(text) # 匹配 <think>思考过程</think>回答
  
    if match: # 如果匹配到思考过程
        think_content = match.group(1).strip() # 获取思考过程
        answer_content = match.group(2).strip() # 获取回答
    else:
        think_content = "" # 如果没有匹配到思考过程，则设置为空字符串
        answer_content = text.strip() # 直接返回回答
  
    return think_content, answer_content

# 定义一个函数，用于获取模型和 tokenizer
@st.cache_resource
def get_model():
    # 从预训练的模型中获取 tokenizer
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(mode_name_or_path, trust_remote_code=True)
    tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
    # 从预训练的模型中获取模型，并设置模型参数
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(mode_name_or_path, torch_dtype=torch.bfloat16,  device_map="auto")

    return tokenizer, model

# 加载 Qwen2.5 的 model 和 tokenizer
tokenizer, model = get_model()

# 如果 session_state 中没有 "messages"，则创建一个包含默认消息的列表
if "messages" not in st.session_state:
    st.session_state["messages"] = [{"role": "assistant", "content": "有什么可以帮您的？"}]

# 遍历 session_state 中的所有消息，并显示在聊天界面上
for msg in st.session_state.messages:
    st.chat_message(msg["role"]).write(msg["content"])

# 如果用户在聊天输入框中输入了内容，则执行以下操作
if prompt := st.chat_input():

    # 在聊天界面上显示用户的输入
    st.chat_message("user").write(prompt)

    # 将用户输入添加到 session_state 中的 messages 列表中
    st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})

    # 将对话输入模型，获得返回
    input_ids = tokenizer.apply_chat_template(st.session_state.messages,tokenize=False,add_generation_prompt=True)
    model_inputs = tokenizer([input_ids], return_tensors="pt").to('cuda')
    generated_ids = model.generate(model_inputs.input_ids,max_new_tokens=max_length)
    generated_ids = [
        output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
    ]
    response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
    think_content, answer_content = split_text(response) # 调用split_text函数，分割思考过程和回答
    # 将模型的输出添加到 session_state 中的 messages 列表中
    st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": response})
    # 在聊天界面上显示模型的输出
    with st.expander("模型思考过程"):
        st.write(think_content) # 展示模型思考过程
    st.chat_message("assistant").write(answer_content) # 输出模型回答
    # print(st.session_state) # 打印 session_state 调试 

继续运行 app.py 文件

# 切换到项目工作目录
cd /DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

# 激活虚拟环境
conda activate DeepSeek_R1_Distill

# 启动 web 页面
streamlit run chatBot.py --server.address 0.0.0.0 --server.port 8080

网页演示

出现以下 Gradio 页面，即是模型已搭建完成。