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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B部署教程：nohup后台运行与日志管理

1. 引言

1.1 项目背景与学习目标

随着大模型在推理、代码生成和数学解题等复杂任务中的广泛应用，轻量级高性能模型的本地化部署成为开发者关注的重点。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 是基于 DeepSeek-R1 强化学习数据对 Qwen-1.5B 模型进行知识蒸馏后优化的推理模型，具备出色的逻辑推理能力，在保持较小参数规模的同时实现了接近更大模型的表现。

本文旨在提供一份完整、可落地的部署指南，帮助开发者将DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型以 Web 服务形式部署到 GPU 环境中，并通过nohup实现后台持久化运行，结合日志重定向与监控机制保障服务稳定性。

读者学完本教程后将掌握： - 如何配置模型依赖环境 - 如何启动并访问 Gradio 接口服务 - 使用nohup和输出重定向实现后台运行 - 日志文件管理与常见问题排查方法 - Docker 容器化部署方案

1.2 前置知识要求

为确保顺利执行本教程内容，请确认已具备以下基础： - Linux 基础命令操作（文件系统、进程管理） - Python 包管理工具 pip 的使用经验 - CUDA 驱动与 GPU 加速的基本理解 - 对 Hugging Face 模型加载机制有一定了解

2. 环境准备与依赖安装

2.1 系统与硬件要求

该模型推荐在支持 CUDA 的 NVIDIA GPU 设备上运行，典型配置如下：

注意：若显存不足，可尝试降低max_tokens或切换至 CPU 模式运行（性能显著下降）。

2.2 安装核心依赖库

首先创建独立虚拟环境以避免包冲突：

python3 -m venv deepseek-env source deepseek-env/bin/activate

安装必要的 Python 库：

pip install torch==2.9.1+cu128 \ transformers==4.57.3 \ gradio==6.2.0 \ --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

上述命令指定了 PyTorch 的 CUDA 12.8 版本，确保 GPU 支持。如需验证安装是否成功：

import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) # 应输出 True

3. 模型获取与服务启动

3.1 下载或加载本地模型

模型已预先缓存于路径/root/.cache/huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1___5B。若需手动下载，请先登录 Hugging Face 账户并安装 CLI 工具：

huggingface-cli login

然后执行下载命令：

huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B --local-dir /root/.cache/huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

3.2 编写推理服务脚本（app.py）

创建app.py文件，实现基于 Transformers 和 Gradio 的推理接口：

# app.py from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import torch import gradio as gr # 配置设备 DEVICE = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" MODEL_PATH = "/root/.cache/huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1___5B" # 加载分词器和模型 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH, trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( MODEL_PATH, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto", trust_remote_code=True, local_files_only=True ) # 推理函数 def generate_response(prompt, max_tokens=2048, temperature=0.6, top_p=0.95): inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(DEVICE) with torch.no_grad(): outputs = model.generate( **inputs, max_new_tokens=max_tokens, temperature=temperature, top_p=top_p, do_sample=True, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id ) response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return response[len(prompt):] # 去除输入部分 # 构建 Gradio 界面 demo = gr.Interface( fn=generate_response, inputs=[ gr.Textbox(label="输入提示", placeholder="请输入您的问题..."), gr.Slider(minimum=128, maximum=2048, value=2048, label="最大 Token 数"), gr.Slider(minimum=0.1, maximum=1.0, value=0.6, label="Temperature"), gr.Slider(minimum=0.7, maximum=1.0, value=0.95, label="Top-P") ], outputs=gr.Textbox(label="模型回复"), title="DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 推理服务", description="支持数学推理、代码生成与逻辑分析任务" ) # 启动服务 if __name__ == "__main__": demo.launch(host="0.0.0.0", port=7860, share=False)

3.3 快速测试服务

运行以下命令启动服务：

python3 app.py

服务启动后，可通过浏览器访问http://<服务器IP>:7860查看交互界面。

4. nohup 后台运行与日志管理

4.1 使用 nohup 实现持久化运行

默认情况下，Python 进程会在终端关闭时中断。为实现长期稳定运行，应使用nohup命令将其放入后台：

nohup python3 app.py > /tmp/deepseek_web.log 2>&1 &

各参数含义如下： -nohup：忽略挂起信号（SIGHUP），防止终端断开导致进程退出 ->：标准输出重定向至日志文件 -2>&1：将错误输出合并到标准输出流 -&：后台运行进程

执行后会返回一个进程 ID（PID），可用于后续管理。

4.2 日志查看与实时监控

使用tail命令实时追踪日志输出：

tail -f /tmp/deepseek_web.log

典型日志内容包括： - 模型加载进度 - GPU 内存占用信息 - 请求处理记录 - 错误堆栈（如有异常）

建议定期归档日志文件，防止磁盘占满：

# 按日期备份日志 mv /tmp/deepseek_web.log /tmp/deepseek_web_$(date +%Y%m%d).log

4.3 进程管理与服务停止

查询当前运行的服务进程：

ps aux | grep "python3 app.py" | grep -v grep

输出示例：

user 12345 0.8 15.2 12345678 2500000 ? Sl 10:30 2:15 python3 app.py

根据 PID 终止服务：

kill 12345

或使用一键杀进程命令：

ps aux | grep "python3 app.py" | grep -v grep | awk '{print $2}' | xargs kill

重要提示：请勿使用kill -9强制终止，除非必要，以免造成资源未释放。

5. Docker 容器化部署方案

5.1 Dockerfile 构建说明

容器化部署有助于环境隔离与快速迁移。以下是推荐的Dockerfile：

FROM nvidia/cuda:12.1.0-runtime-ubuntu22.04 RUN apt-get update && apt-get install -y \ python3.11 \ python3-pip \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/* WORKDIR /app COPY app.py . # 复制本地缓存模型（需提前下载） COPY --chown=root:root /root/.cache/huggingface /root/.cache/huggingface RUN pip3 install torch==2.9.1+cu121 \ transformers==4.57.3 \ gradio==6.2.0 \ --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 EXPOSE 7860 CMD ["python3", "app.py"]

5.2 构建与运行容器

构建镜像前，请确保模型缓存目录已复制进上下文路径或通过卷挂载方式传递。

构建命令：

docker build -t deepseek-r1-1.5b:latest .

运行容器并绑定 GPU 与端口：

docker run -d --gpus all \ -p 7860:7860 \ -v /root/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \ --name deepseek-web \ deepseek-r1-1.5b:latest

查看容器状态：

docker logs deepseek-web

此方式便于跨机器部署与 CI/CD 集成。

6. 参数调优与故障排查

6.1 推荐推理参数设置

为平衡生成质量与响应速度，建议采用以下参数组合：

可在 Gradio 界面中动态调整这些参数进行实验。

6.2 常见问题与解决方案

端口被占用

检查 7860 端口占用情况：

lsof -i:7860 # 或 netstat -tuln | grep 7860

终止占用进程：

lsof -i:7860 | grep LISTEN | awk '{print $2}' | xargs kill

GPU 内存不足（OOM）

表现：模型加载时报错CUDA out of memory

解决方法： - 减小max_new_tokens- 使用torch_dtype=torch.float16减少显存消耗 - 在from_pretrained中添加low_cpu_mem_usage=True- 更换更高显存 GPU 或启用device_map="balanced_low_0"分布式加载

模型加载失败

可能原因： - 缓存路径错误 - 未设置local_files_only=True- 缺少trust_remote_code=True

修复建议： - 核对模型路径是否存在 - 确保.safetensors或pytorch_model.bin文件完整 - 使用transformers-cli env检查环境兼容性

7. 总结

7.1 核心要点回顾

本文详细介绍了如何部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B文本生成模型，涵盖从环境搭建、服务启动、后台运行到容器化部署的全流程。关键实践点包括：

1. 依赖精准匹配：确保 PyTorch 与 CUDA 版本一致，避免兼容性问题。
2. nohup + 日志重定向：实现服务持久化运行，便于生产环境维护。
3. 日志集中管理：通过/tmp/deepseek_web.log实时监控服务健康状态。
4. Docker 封装提升可移植性：适用于多节点部署与自动化运维场景。
5. 参数合理配置：温度 0.6、Top-P 0.95、最大 Token 2048 可获得较优生成效果。

7.2 最佳实践建议

• 日志轮转机制：结合logrotate工具自动清理旧日志，防止磁盘溢出。
• 健康检查脚本：编写定时脚本检测服务是否存活，异常时自动重启。
• 安全加固：生产环境中建议增加反向代理（如 Nginx）与 HTTPS 支持。
• 资源监控：使用nvidia-smi或 Prometheus + Node Exporter 监控 GPU 利用率。

通过本教程，您已具备将轻量级高性能推理模型投入实际应用的能力，为进一步开发智能问答、代码辅助、教育辅导等 AI 应用打下坚实基础。

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