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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B部署：自动扩缩容策略

1. 引言

随着大模型在实际业务场景中的广泛应用，如何高效部署轻量化模型并实现资源的动态调度成为工程落地的关键挑战。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B作为一款基于知识蒸馏技术优化的1.5B级别小模型，在保持较高推理精度的同时显著降低了硬件需求，非常适合边缘设备和高并发服务场景。

本文将围绕DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B的部署实践展开，重点介绍如何使用vLLM框架启动该模型，并结合 Kubernetes 实现自动扩缩容策略（Autoscaling），以应对流量波动、提升资源利用率。文章涵盖模型特性分析、服务启动流程、接口调用验证以及生产级弹性伸缩方案设计，旨在为AI平台工程师提供一套可复用的轻量大模型部署范式。

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，通过知识蒸馏技术融合 R1 架构优势打造的轻量化版本。其核心设计目标在于：

• 参数效率优化：通过结构化剪枝与量化感知训练，将模型参数量压缩至1.5B级别，同时保持85%以上的原始模型精度（基于C4数据集的评估）。
• 任务适配增强：在蒸馏过程中引入领域特定数据（如法律文书、医疗问诊），使模型在垂直场景下的F1值提升12-15个百分点。
• 硬件友好性：支持INT8量化部署，内存占用较FP32模式降低75%，在NVIDIA T4等边缘设备上可实现实时推理。

该模型特别适用于对延迟敏感、算力受限但需要较强逻辑推理能力的应用场景，例如智能客服、文档摘要生成、代码辅助编写等。

2.1 知识蒸馏机制简析

知识蒸馏（Knowledge Distillation）是一种将大型“教师模型”（Teacher Model）的知识迁移到小型“学生模型”（Student Model）的技术。其基本原理是让学生模型不仅学习真实标签，还模仿教师模型在中间层输出的概率分布或隐藏状态。

对于 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 而言： - 教师模型为 DeepSeek-R1 系列中的更大规模变体； - 学生模型采用 Qwen-1.5B 的主干结构； - 训练过程中通过 KL 散度损失函数最小化师生输出分布差异； - 同时加入任务特定微调，确保下游性能不降反升。

这种双重优化策略使得模型在体积缩小的同时仍具备较强的泛化能力和推理连贯性。

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

vLLM 是一个高性能的大语言模型推理框架，支持 PagedAttention 技术，能够大幅提升吞吐量并降低显存占用，尤其适合部署中小型模型进行高并发服务。

3.1 安装依赖环境

# 推荐使用 Python 3.10+ pip install vllm openai

确保已安装 CUDA 驱动且 GPU 可用（推荐至少 16GB 显存用于批量推理）。

3.2 启动模型服务

使用以下命令启动 OpenAI 兼容 API 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 \ # 若使用量化版本 --max-model-len 4096 \ --gpu-memory-utilization 0.9

说明： ---model参数指定 HuggingFace 上的模型路径； ---quantization awq表示启用 AWQ 低比特量化，进一步节省显存； ---max-model-len设置最大上下文长度； ---gpu-memory-utilization控制显存使用率，避免 OOM。

服务启动后，默认监听http://localhost:8000/v1，兼容 OpenAI SDK 调用格式。

3.3 查看模型服务是否启动成功

3.3.1 进入工作目录

cd /root/workspace

3.3.2 查看启动日志

cat deepseek_qwen.log

若日志中出现如下信息，则表示模型加载和服务注册成功：

INFO: Started server process [PID] INFO: Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to quit)

此外，可通过访问http://<server_ip>:8000/docs查看自动生成的 Swagger 文档界面，确认 API 正常暴露。

4. 测试模型服务部署是否成功

4.1 打开 Jupyter Lab

建议在开发环境中打开 Jupyter Lab 或 Notebook，便于调试和可视化测试结果。

4.2 调用模型进行功能测试

以下是一个完整的 Python 示例，展示如何通过 OpenAI 兼容客户端调用模型服务。

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)

✅预期输出：正常调用应返回结构清晰、语义连贯的响应内容，且流式输出逐字打印，体现低延迟特性。

5. 自动扩缩容策略设计与实现

在生产环境中，单一实例难以应对突发流量。为此，我们需构建基于 Kubernetes 的自动扩缩容体系，实现按负载动态调整模型副本数。

5.1 架构概览

整体架构包括： -Model Server：由 vLLM 托管的 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 服务容器； -Kubernetes Deployment：管理多个 Pod 实例； -Horizontal Pod Autoscaler (HPA)：根据 CPU/请求量自动扩缩 Pod 数量； -Metrics Server + Prometheus：采集指标供 HPA 决策； -Ingress Controller：统一入口路由与负载均衡。

5.2 部署 YAML 配置示例

apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: deepseek-qwen-1.5b spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: deepseek-qwen template: metadata: labels: app: deepseek-qwen spec: containers: - name: vllm-server image: vllm/vllm-openai:latest args: - python - -m - vllm.entrypoints.openai.api_server - --host=0.0.0.0 - --port=8000 - --model=deepseek-ai/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b ports: - containerPort: 8000 resources: limits: nvidia.com/gpu: 1 memory: "16Gi" requests: nvidia.com/gpu: 1 cpu: "4" memory: "12Gi" --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: deepseek-qwen-service spec: selector: app: deepseek-qwen ports: - protocol: TCP port: 80 targetPort: 8000 type: LoadBalancer

5.3 配置自动扩缩容（HPA）

apiVersion: autoscaling/v2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: deepseek-qwen-hpa spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: deepseek-qwen-1.5b minReplicas: 1 maxReplicas: 10 metrics: - type: Resource resource: name: cpu target: type: Utilization averageUtilization: 70 - type: External external: metric: name: requests_per_second target: type: AverageValue averageValue: 50rps

📌说明： - 当 CPU 利用率持续超过 70% 或每秒请求数达到 50 时，HPA 将自动增加副本； - 最少保留 1 个副本，最多扩展至 10 个； - 需配合 Prometheus Adapter 实现外部指标采集（如来自 Istio 或 Envoy 的请求速率）。

5.4 性能压测与调优建议

使用locust或ab工具进行压力测试：

# 示例：使用 ab 发起 1000 次请求，50 并发 ab -n 1000 -c 50 -H "Authorization: Bearer none" \ -p data.json -T "application/json" \ http://<service_ip>/v1/chat/completions

调优建议： - 合理设置--max-num-seqs和--block-size以平衡吞吐与显存； - 开启--enable-chunked-prefill支持长输入流式处理； - 在高并发下启用批处理（batching）可提升整体吞吐量达 3x 以上。

6. 总结

本文系统介绍了 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型的部署全流程，从本地服务启动到生产级自动扩缩容策略的设计与实现。主要成果包括：

1. 成功使用 vLLM 框架部署模型并验证其 OpenAI 兼容接口；
2. 提供了完整的 Python 客户端调用示例，支持同步与流式响应；
3. 设计了基于 Kubernetes HPA 的弹性伸缩方案，可根据 CPU 和请求量动态调整实例数量；
4. 给出了性能压测方法与关键参数调优建议，助力高并发场景下的稳定运行。

未来可进一步探索： - 结合 KEDA 实现更精细化的事件驱动扩缩； - 引入模型并行与分布式推理支持更大批次； - 集成监控告警系统（如 Grafana + Alertmanager）实现全链路可观测性。

该方案为中小型企业快速部署轻量大模型提供了可靠参考路径。

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