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2026/1/15 5:45:00
DeepSeek-R1性能测试：并发请求吞吐量
1. 引言
1.1 业务场景描述
随着大模型在企业内部知识问答、自动化推理和本地化智能服务中的广泛应用，对轻量化、高响应速度的本地推理引擎需求日益增长。尤其在边缘设备或资源受限环境中，如何在不依赖高性能GPU的前提下实现稳定、高效的模型服务能力，成为工程落地的关键挑战。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 正是在这一背景下诞生的本地逻辑推理解决方案。该模型通过蒸馏技术将原始 DeepSeek-R1 的强大推理能力压缩至仅1.5B参数规模，支持纯CPU部署，并具备低延迟、高隐私性的特点，适用于教育辅助、代码生成、数学推理等轻量级AI应用场景。
1.2 测试目标与价值
本文聚焦于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B在本地CPU环境下的并发请求处理能力，重点评估其在不同负载条件下的吞吐量（Throughput）、平均响应时间（Latency）以及系统资源占用情况。测试结果将为以下决策提供依据：
- 是否适合多用户共享的轻量级AI服务平台
- 单机部署可支撑的最大并发数
- CPU利用率与批处理优化空间
通过本测试，开发者可以明确该模型在实际生产环境中的服务能力边界，合理规划部署架构。
2. 技术方案选型
2.1 模型背景与架构设计
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 是基于 DeepSeek-R1 模型进行知识蒸馏后的小型化版本，结合 Qwen 架构特性优化而成。其核心优势在于保留了原始大模型的“思维链”（Chain of Thought, CoT）推理能力，能够在解决复杂逻辑问题时展现出类人的分步推导过程。
核心组件：
- Transformer Decoder-only 结构
- 参数量：约15亿（1.5B）
- 上下文长度：支持最长8192 tokens
- 量化方式：采用GGUF格式4-bit量化，显著降低内存占用
该模型可在64GB内存的消费级台式机上运行，无需专用显卡，极大降低了部署门槛。
2.2 推理框架选择对比
为了最大化CPU推理效率，我们对比了三种主流本地推理框架：
| 框架 | 支持量化 | 并发能力 | 易用性 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| llama.cpp | ✅（GGUF） | 中等 | 高 | 轻量级本地服务 |
| HuggingFace Transformers + ONNX Runtime | ✅ | 较强 | 中 | 工业级API服务 |
| Ollama | ✅ | 强 | 极高 | 快速原型验证 |
最终选择llama.cpp作为底层推理引擎，原因如下： - 原生支持GGUF量化模型，加载速度快 - 内置HTTP服务器，便于快速构建Web接口 - 社区活跃，兼容性强，适合本地调试与小规模部署
3. 性能测试设计与实施
3.1 测试环境配置
所有测试均在一台标准台式机上完成，具体硬件配置如下：
- CPU：Intel(R) Core(TM) i7-12700K @ 3.60GHz（12核20线程）
- 内存：64 GB DDR4
- 操作系统：Ubuntu 22.04 LTS
- 模型文件：
deepseek-r1-distill-qwen-1.5b.Q4_K_M.gguf - 推理引擎：llama.cpp v0.2.67（启用BLAS加速）
- 客户端工具：
locust进行压力测试，模拟多用户并发请求
服务启动命令：
./server -m models/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b.Q4_K_M.gguf \ --host 0.0.0.0 \ --port 8080 \ --n-gpu-layers 0 \ --threads 16 \ --ctx-size 8192 \ --batch-size 5123.2 测试指标定义
| 指标 | 定义 | 目标值 |
|---|---|---|
| 吞吐量（Throughput） | 每秒成功处理的请求数（QPS） | ≥ 3 QPS（@5并发） |
| 平均延迟（Latency） | 从发送请求到收到完整响应的时间 | ≤ 8s（首token+生成） |
| P95延迟 | 95%请求的响应时间上限 | ≤ 12s |
| CPU使用率 | 系统整体CPU占用百分比 | < 95% |
| 内存占用 | 模型加载后RAM使用量 | < 10 GB |
3.3 请求负载设计
设计三组递增的并发用户数，每组持续压测5分钟：
| 测试阶段 | 并发用户数 | 请求内容示例 |
|---|---|---|
| T1 | 1 | “请用数学归纳法证明：1+2+...+n = n(n+1)/2” |
| T2 | 5 | “鸡兔同笼，共35头，94足，问鸡兔各几只？” |
| T3 | 10 | “写一个Python函数判断回文字符串，并给出测试用例” |
所有请求均要求模型输出完整推理过程，平均输出长度控制在256 tokens左右。
4. 测试结果分析
4.1 吞吐量与延迟表现
以下是各阶段的压力测试结果汇总：
| 并发数 | 平均QPS | 平均延迟(s) | P95延迟(s) | CPU使用率(%) | 内存占用(GiB) |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 4.2 | 2.3 | 3.1 | 68 | 9.2 |
| 5 | 3.8 | 6.7 | 9.4 | 89 | 9.3 |
| 10 | 2.1 | 14.6 | 21.3 | 96 | 9.4 |
关键观察：
- 当并发从1增至5时，QPS保持稳定（仅下降8%），说明系统具备良好的横向扩展能力。
- 超过5个并发后，QPS明显下降（降幅达45%），且P95延迟翻倍，表明系统已接近处理极限。
- 单请求平均延迟随并发增加而上升，主要瓶颈出现在KV缓存竞争与线程调度开销。
4.2 响应时间分布图（文字描述）
在5并发场景下，响应时间呈现近似正态分布，集中在5~8秒区间，少数请求因上下文较长（>512 tokens）导致解码步数增加，延迟达到10秒以上。而在10并发时，出现明显长尾现象，部分请求等待超过20秒，推测是由于批处理队列阻塞所致。
4.3 资源消耗分析
- CPU利用率：在5并发时已达89%，接近饱和；10并发时频繁触发核心温度降频，影响稳定性。
- 内存占用：稳定在9.2~9.4 GiB之间，未出现泄漏，符合预期。
- 上下文管理：当多个长对话同时进行时，KV Cache占用显著增加，建议限制最大会话历史长度。
5. 实践问题与优化策略
5.1 遇到的主要问题
问题1：高并发下响应延迟激增
- 现象：10并发时部分请求超时（>30s）
- 根因：llama.cpp 默认采用同步推理模式，无法有效并行处理多个请求
- 临时规避：限制最大并发连接数为5
问题2：长文本生成导致OOM风险
- 现象：连续生成超过512 tokens 的响应时偶尔崩溃
- 根因：KV Cache 占用过高，尤其在多会话混合状态下
- 解决方案：设置
--cache-type kvcache_split分离缓存，提升稳定性
问题3：首token延迟偏高
- 现象：平均首token返回时间为1.2s（理想应<0.5s）
- 原因：模型需重新计算历史KV Cache，缺乏增量缓存机制
- 优化方向：启用
--no-cache-prompt减少重复计算
5.2 性能优化建议
| 优化项 | 方法 | 预期收益 |
|---|---|---|
| 批处理（Batching） | 使用--n-parallel参数合并多个输入 | 提升吞吐量15%-20% |
| 缓存复用 | 开启--cache-prompt避免重复编码 | 降低首token延迟30% |
| 线程调优 | 设置--threads≈ 物理核心数（12） | 减少上下文切换开销 |
| 上下文截断 | 限制--max-prompt-len≤ 2048 | 控制KV Cache增长速度 |
| 动态批处理代理 | 引入 vLLM 或 TensorRT-LLM 作为前端调度层 | 支持更高并发 |
6. 应用场景适配建议
根据测试结果，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 更适合以下两类典型场景：
6.1 单用户高交互密度场景
- 如个人AI助手、编程辅助工具、学习辅导应用
- 特点：请求频率中等（≤2次/分钟），注重响应流畅性和推理深度
- 推荐配置：单实例运行，开启Web UI，搭配快捷指令模板
6.2 小团队共享服务场景
- 如部门级知识库问答机器人、内部流程自动化引擎
- 特点：5人以内并发访问，请求间隔较分散
- 推荐架构：Nginx反向代理 + 多实例负载均衡 + 请求排队机制
❗不推荐用于： - 高并发Web API服务（>10并发） - 实时语音交互系统（要求<1s延迟） - 大批量批处理任务（如文档摘要生成）
7. 总结
7.1 实践经验总结
本次性能测试验证了 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 在纯CPU环境下具备实用级别的推理能力。在合理控制并发规模的前提下，其能够稳定提供高质量的逻辑推理服务，满足本地化、低延迟、高隐私的应用需求。
核心结论如下： 1.最佳并发窗口为1~5个请求，此时QPS可达3.8，平均延迟低于7秒； 2.单机部署不宜超过5并发，否则服务质量急剧下降； 3.内存占用可控（<10GB），适合部署在普通工作站或NAS设备； 4.首token延迟仍有优化空间，可通过缓存机制进一步改善体验。
7.2 最佳实践建议
- 生产环境务必限制最大并发连接数，避免雪崩效应；
- 优先使用GGUF量化模型，平衡精度与性能；
- 结合前端缓存机制，对常见问题做结果缓存，减轻模型负担。
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