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如何监控DeepSeek-R1运行状态？资源占用查看教程

1. 引言

1.1 本地化大模型的运维挑战

随着轻量化大模型在边缘设备和本地开发环境中的广泛应用，如何有效监控其运行状态成为开发者关注的重点。尽管DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B凭借蒸馏技术实现了在纯 CPU 环境下的高效推理，但在实际部署过程中，仍需对模型服务的资源消耗、响应延迟和稳定性进行持续观察。

尤其是在多轮对话、复杂逻辑推理（如数学证明或代码生成）等高负载场景下，CPU 占用率、内存增长趋势以及进程健康状态都可能影响用户体验。因此，掌握一套系统化的监控方法，不仅能帮助我们及时发现性能瓶颈，还能为后续优化提供数据支撑。

本文将围绕 DeepSeek-R1 的本地部署版本，详细介绍如何实时查看其运行状态与系统资源占用情况，涵盖命令行工具、Web 界面反馈及自定义监控脚本三大维度，助力实现稳定高效的本地推理服务。

2. 技术方案选型：为何选择轻量级本地监控？

2.1 模型特性决定监控策略

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 是基于原始 DeepSeek-R1 模型通过知识蒸馏技术压缩得到的小参数量版本（1.5B），专为无 GPU 环境设计。其核心优势在于：

• 低显存依赖：完全可在无独立显卡的设备上运行
• 高推理效率：经 ModelScope 国内源优化后，CPU 推理速度显著提升
• 本地闭环：所有数据处理均在本地完成，保障隐私安全

这些特点决定了我们无法依赖传统的 GPU 监控工具（如nvidia-smi），而必须转向以CPU 使用率、内存占用、Python 进程行为为核心的监控体系。

2.2 常见监控方式对比

综合考虑易用性、精度和可扩展性，本文推荐采用htop+ps脚本 + Web 日志输出的组合方案，全面覆盖运行时监控需求。

3. 实践操作：分步实现运行状态监控

3.1 环境准备与服务启动

假设你已成功克隆并配置好项目环境，通常启动命令如下：

python app.py --host 0.0.0.0 --port 8080 --model-path ./models/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b

该命令会加载本地模型权重，并启动一个基于 Flask 或 FastAPI 的 Web 服务，监听指定端口（如8080）。此时可通过浏览器访问http://localhost:8080打开仿 ChatGPT 风格的交互界面。

提示：建议使用nohup或tmux启动服务，避免终端关闭导致进程中断：

bash nohup python app.py --port 8080 > deepseek.log 2>&1 &

3.2 使用 htop 实时查看资源占用

htop是 Linux 下功能强大的交互式进程查看器，比top更直观且支持鼠标操作。

安装 htop（Ubuntu/Debian 示例）

sudo apt-get update sudo apt-get install htop

启动并定位 DeepSeek 进程

运行以下命令进入实时监控界面：

htop

在列表中查找包含python或app.py的进程，重点关注以下字段：

• PID：进程 ID
• USER：运行用户
• CPU%：当前 CPU 占用百分比
• MEM%：物理内存占用比例
• COMMAND：完整启动命令

当模型正在推理时（例如用户提交“鸡兔同笼”问题），你会观察到 CPU 使用率短暂飙升至 80%-100%，内存占用平稳上升但不超过 4GB（典型值）。

引用块：核心结论

在单次中等长度对话中，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 的峰值 CPU 占用约为 95%，内存占用约 3.2GB，表现出良好的资源可控性。

3.3 使用 ps 命令获取精确资源快照

若需编写监控脚本或记录日志，可使用ps命令提取特定进程的资源使用情况。

获取 DeepSeek 主进程信息

首先通过pgrep查找 Python 服务进程：

pgrep -f "app.py" # 输出示例：12345

然后查询其资源占用：

ps -p 12345 -o %cpu,%mem,rsz,vsz,stime,etime,cmd --no-headers

输出示例：

94.7 8.3 3320880 5120000 14:23 00:05:21 python app.py --port 8080

字段解释：

• %cpu：CPU 使用率（%）
• %mem：内存使用率（%）
• rsz：常驻内存大小（KB）
• vsz：虚拟内存大小（KB）
• stime：启动时间
• etime：已运行时间

编写定时监控脚本（monitor.sh）

#!/bin/bash LOG_FILE="deepseek_monitor.log" MODEL_PID=$(pgrep -f "app.py") while true; do if [ ! -z "$MODEL_PID" ] && ps -p $MODEL_PID > /dev/null; then TIMESTAMP=$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S') RESOURCE=$(ps -p $MODEL_PID -o %cpu,%mem,rsz,vsz --no-headers) echo "$TIMESTAMP | PID: $MODEL_PID | CPU: $(echo $RESOURCE | awk '{print $1}')% | MEM: $(echo $RESOURCE | awk '{print $2}')% | RSS: $(echo $RESOURCE | awk '{print $3/1024}')MB" >> $LOG_FILE else echo "$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S') | 服务进程未运行" >> $LOG_FILE fi sleep 10 done

赋予执行权限并后台运行：

chmod +x monitor.sh nohup ./monitor.sh > monitor.out 2>&1 &

此脚本每 10 秒记录一次资源使用情况，可用于分析长时间运行下的内存泄漏风险或负载波动。

3.4 从 Web 界面获取运行反馈

虽然 Web 界面本身不直接显示系统资源，但可通过以下方式间接判断运行状态：

• 响应延迟感知：输入问题后等待时间明显变长 → 可能 CPU 过载
• 连续对话卡顿：多次出现“思考中…” → 内存压力增大
• 错误提示：如 “Out of Memory” 或 “Connection Reset” → 极有可能是进程崩溃

此外，可在app.py中添加简单的日志输出语句，记录每次请求的处理耗时：

import time import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO) @app.route('/chat', methods=['POST']) def chat(): start_time = time.time() data = request.json question = data.get("question", "") # 模拟推理过程（实际调用模型） response = model.generate(question) end_time = time.time() duration = end_time - start_time logging.info(f"[Performance] Question: {question[:30]}... | Latency: {duration:.2f}s") return jsonify({"response": response})

重启服务后，可在日志文件中看到类似内容：

INFO:root:[Performance] Question: 鸡兔同笼问题怎么解？ | Latency: 2.15s

结合外部资源监控，即可建立“请求-延迟-资源”的关联分析模型。

4. 总结

4.1 核心实践经验总结

本文系统介绍了在本地环境中监控DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B运行状态的方法，重点包括：

• 利用htop实现可视化实时监控，快速识别异常负载；
• 使用ps命令结合脚本实现自动化资源采样，便于长期跟踪；
• 通过 Web 日志记录推理延迟，辅助判断服务健康度；
• 推荐使用nohup或tmux管理后台进程，防止意外中断。

4.2 最佳实践建议

1. 定期检查内存增长趋势：即使当前可用内存充足，也应警惕潜在的内存泄漏。
2. 设置资源告警阈值：例如当 CPU 持续高于 90% 超过 1 分钟时发送通知。
3. 结合日志与性能数据做归因分析：当响应变慢时，优先排查是否由系统资源不足引起。

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