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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B实战：构建金融风控问答系统

1. 引言

1.1 业务场景与技术背景

在金融行业，风险控制是保障资金安全和合规运营的核心环节。随着监管要求日益严格以及欺诈手段不断演进，传统基于规则的风控系统已难以应对复杂多变的风险识别需求。近年来，大语言模型（LLM）凭借其强大的语义理解与推理能力，在智能客服、合规审查、反欺诈分析等场景中展现出巨大潜力。

然而，通用大模型往往存在部署成本高、响应延迟大、领域适配弱等问题，限制了其在边缘设备或实时性要求较高的金融系统中的应用。为此，轻量化、专业化的小参数模型成为落地实践的关键方向。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 正是在这一背景下推出的高效能模型——它通过知识蒸馏技术从更大规模的数学推理模型中提取核心能力，并针对垂直领域进行优化，具备高精度、低延迟、易部署的特点，非常适合用于构建金融风控领域的智能问答系统。

1.2 方案目标与文章结构

本文将围绕如何使用vLLM部署 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型，并在此基础上搭建一个可交互的金融风控问答服务展开详细讲解。主要内容包括：

• 模型特性解析与适用性分析
• 基于 vLLM 的高性能服务部署流程
• 服务状态验证与接口调用测试
• 实际应用场景示例与工程建议

最终实现一个稳定、低延迟、支持流式输出的本地化 LLM 服务，为后续集成至风控平台提供基础支撑。

2. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型介绍

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 是 DeepSeek 团队基于 Qwen2.5-Math-1.5B 基础模型，结合 R1 架构优势，采用知识蒸馏技术打造的轻量级推理模型。该模型专为需要高效逻辑推理与结构化输出的任务设计，在保持较小参数量的同时，显著提升了在专业领域的表现力。

2.1 核心设计目标

参数效率优化

通过对教师模型（Teacher Model）的知识迁移，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 在仅 1.5B 参数规模下实现了对原始模型约 85% 以上的能力保留（基于 C4 数据集评估）。这得益于以下关键技术：

• 结构化剪枝：移除冗余注意力头与前馈网络通道，减少计算负担。
• 量化感知训练（QAT）：在训练阶段模拟 INT8 量化误差，提升量化后推理稳定性。

任务适配增强

在蒸馏过程中引入大量领域特定数据，如法律条文、金融合同、医疗问诊记录等，使模型在垂直任务上的理解能力大幅提升。实验表明，在金融问答、条款解析等任务中，F1 分数相较基线模型提高 12–15 个百分点。

硬件友好性

支持 INT8 量化部署，内存占用相比 FP32 模式降低 75%，可在 NVIDIA T4、A10G 等主流边缘 GPU 上实现毫秒级响应，满足金融系统对低延迟、高并发的需求。

3. 使用 vLLM 启动 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型服务

为了充分发挥 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 的性能潜力，我们选择vLLM作为推理引擎。vLLM 是由加州大学伯克利分校开发的高性能 LLM 推理框架，具备以下优势：

• 支持 PagedAttention 技术，显著提升长序列处理效率
• 提供 OpenAI 兼容 API 接口，便于快速集成
• 内置批处理与连续提示优化，适合生产环境部署

3.1 环境准备

确保已安装 Python ≥3.9 及 PyTorch ≥2.1，并通过 pip 安装 vLLM：

pip install vllm openai

若使用 CUDA 加速，请确认驱动版本兼容（推荐 CUDA 12.1+）。

3.2 启动模型服务

执行如下命令启动本地 HTTP 服务：

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 \ --model deepseek-ai/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b \ --tensor-parallel-size 1 \ --dtype auto \ --quantization awq \ --max-model-len 4096

说明： ---model指定 HuggingFace 模型仓库路径 ---quantization awq启用 AWQ 量化以进一步降低显存消耗 ---max-model-len设置最大上下文长度为 4096 token

服务启动后，默认监听http://localhost:8000/v1，提供与 OpenAI 格式兼容的/chat/completions接口。

4. 查看 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型服务是否启动成功

4.1 进入工作目录

cd /root/workspace

4.2 查看启动日志

cat deepseek_qwen.log

正常情况下，日志应包含类似以下信息：

INFO: Started server process [12345] INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to quit) INFO: GPU backend initialized with 1 GPUs INFO: Model loaded successfully: deepseek-ai/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b

同时可通过访问http://localhost:8000/docs查看自动生成的 Swagger 文档界面，确认 API 可用。

如上图所示，表示模型服务已成功加载并对外提供 RESTful 接口。

5. 测试模型服务部署是否成功

5.1 打开 Jupyter Lab

建议在 Jupyter Lab 环境中进行接口测试，便于调试与结果展示。

5.2 调用模型测试

以下是一个完整的 Python 示例代码，封装了同步、流式两种调用模式：

from openai import OpenAI import requests import json class LLMClient: def __init__(self, base_url="http://localhost:8000/v1"): self.client = OpenAI( base_url=base_url, api_key="none" # vllm通常不需要API密钥 ) self.model = "deepseek-ai/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b" def chat_completion(self, messages, stream=False, temperature=0.7, max_tokens=2048): """基础的聊天完成功能""" try: response = self.client.chat.completions.create( model=self.model, messages=messages, temperature=temperature, max_tokens=max_tokens, stream=stream ) return response except Exception as e: print(f"API调用错误: {e}") return None def stream_chat(self, messages): """流式对话示例""" print("AI: ", end="", flush=True) full_response = "" try: stream = self.chat_completion(messages, stream=True) if stream: for chunk in stream: if chunk.choices[0].delta.content is not None: content = chunk.choices[0].delta.content print(content, end="", flush=True) full_response += content print() # 换行 return full_response except Exception as e: print(f"流式对话错误: {e}") return "" def simple_chat(self, user_message, system_message=None): """简化版对话接口""" messages = [] if system_message: messages.append({"role": "system", "content": system_message}) messages.append({"role": "user", "content": user_message}) response = self.chat_completion(messages) if response and response.choices: return response.choices[0].message.content return "请求失败" # 使用示例 if __name__ == "__main__": # 初始化客户端 llm_client = LLMClient() # 测试普通对话 print("=== 普通对话测试 ===") response = llm_client.simple_chat( "请用中文介绍一下人工智能的发展历史", "你是一个有帮助的AI助手" ) print(f"回复: {response}") print("\n=== 流式对话测试 ===") messages = [ {"role": "system", "content": "你是一个诗人"}, {"role": "user", "content": "写两首关于秋天的五言绝句"} ] llm_client.stream_chat(messages)

输出预期结果

运行上述代码后，应看到如下输出：

=== 普通对话测试 === 回复: 人工智能起源于20世纪50年代... === 流式对话测试 === AI: 秋风扫落叶，寒月照孤松。 山空闻鸟语，夜静觉霜浓。 野旷天低树，江清月近人。 萧条悲岁晚，感慨忆前尘。

如上图所示，表明模型服务已正确响应请求，且支持流式输出功能。

6. 金融风控问答系统的初步构建

基于已部署的模型服务，我们可以开始构建面向金融风控的应用逻辑。

6.1 场景示例：信贷审核问答

假设我们需要回答用户关于“某企业是否存在财务造假风险”的问题，可以构造如下 prompt：

risk_prompt = """ 你是一名资深风控分析师，请根据以下信息判断该公司是否存在财务造假嫌疑： 公司名称：XX科技有限公司 近三年营收增长率：+120%, +180%, +210% 净利润率：35%, 40%, 42% 应收账款占总资产比例：68%, 75%, 82% 审计意见：连续三年无保留意见 请逐步推理，并将最终答案放在\\boxed{}内。 """ messages = [{"role": "user", "content": risk_prompt}] response = llm_client.simple_chat(messages[0]["content"]) print(response)

模型可能返回如下推理过程：

尽管该公司营收增长迅速且利润率较高，但应收账款占比持续上升至82%，远高于行业平均水平……存在收入虚增的可能性。综合来看，存在较高财务造假风险。
\boxed{\text{存在财务造假风险}}

该输出格式清晰、逻辑严谨，符合金融分析报告的要求。

6.2 工程化建议

• 温度设置：建议将temperature控制在 0.5–0.7 之间（推荐 0.6），避免生成重复或不连贯内容。
• 禁止系统提示注入：所有指令应包含在用户输入中，避免添加额外 system message。
• 强制换行引导：部分查询可能出现\n\n导致跳过思维链，建议在 prompt 开头加入\n强制触发推理。
• 多次采样取优：在关键决策场景下，建议进行多次推理并取一致结论以提升可靠性。

7. 总结

本文系统介绍了如何利用 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 搭建金融风控领域的智能问答系统。主要成果包括：

1. 模型特性深入解析：阐明了该模型在参数效率、任务适配与硬件兼容方面的三大优势，适用于资源受限但需高精度推理的场景。
2. vLLM 高效部署方案：通过标准化命令启动 OpenAI 兼容服务，实现低延迟、高吞吐的本地化推理。
3. 完整接口测试验证：提供了同步与流式调用示例，确保服务可用性与交互体验。
4. 实际应用原型构建：展示了在信贷风控中的典型用例，验证了模型在专业领域的问题分析与结构化输出能力。

未来可进一步扩展方向包括： - 结合向量数据库实现 RAG 增强检索 - 集成 into 明细规则引擎形成混合决策系统 - 构建 Web UI 界面供非技术人员使用

本方案为金融机构提供了一条低成本、高效率、可落地的大模型应用路径。

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