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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B自动化测试：CI/CD集成部署案例

1. 引言

1.1 业务场景描述

在当前大模型快速迭代的背景下，如何高效、稳定地将推理模型集成到生产环境中成为工程团队的核心挑战。本文聚焦于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型的实际部署与自动化测试流程，结合 CI/CD 流水线实现从代码提交到服务上线的全链路自动化。

该模型由by113小贝基于 DeepSeek-R1 强化学习蒸馏技术对 Qwen-1.5B 进行二次开发构建，具备较强的数学推理、代码生成和逻辑推导能力，适用于智能编程助手、自动解题系统等高阶语义任务。

1.2 痛点分析

传统模型部署方式存在以下问题： - 手动操作易出错，难以保证环境一致性 - 模型更新后缺乏自动化回归测试机制 - 缺乏版本控制与回滚策略 - 多人协作时部署流程不透明

为解决上述问题，本文提出一套完整的 CI/CD 集成方案，涵盖依赖管理、容器化封装、自动化测试与服务发布。

1.3 方案预告

本文将详细介绍： - 如何通过 Docker 实现模型服务的标准化打包 - 使用 GitHub Actions 构建自动化测试流水线 - 集成 Gradio Web 接口进行功能验证 - 在 GPU 环境下实现高性能推理服务部署 - 故障排查与性能调优建议

2. 技术方案选型

2.1 核心组件说明

2.2 为什么选择此技术栈？

对比表格：不同部署方式对比

结论：对于中等规模、需要 GPU 支持且追求快速上线的服务，Docker + CI/CD是最优平衡点。

3. 实现步骤详解

3.1 环境准备

确保宿主机已安装：

# CUDA 驱动检查 nvidia-smi # 安装 NVIDIA Container Toolkit distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo apt-key add - curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit sudo systemctl restart docker

3.2 项目结构设计

deepseek-r1-1.5b-deploy/ ├── app.py # Gradio 应用主程序 ├── requirements.txt # 依赖声明 ├── Dockerfile # 容器构建脚本 ├── .github/workflows/ci.yml # CI/CD 流水线配置 └── tests/ └── test_model_inference.py # 自动化测试用例

3.3 核心代码实现

app.py主服务代码

import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import gradio as gr # 设备检测 DEVICE = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" MODEL_PATH = "/root/.cache/huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1___5B" # 加载模型与分词器 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH, local_files_only=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( MODEL_PATH, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto", local_files_only=True ) def generate_response(prompt, max_tokens=2048, temperature=0.6, top_p=0.95): inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(DEVICE) 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):] # 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(1, 4096, value=2048, label="最大 Token 数"), gr.Slider(0.1, 1.0, value=0.6, label="Temperature"), gr.Slider(0.1, 1.0, value=0.95, label="Top-P") ], outputs=gr.Textbox(label="模型输出"), 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" ) if __name__ == "__main__": demo.launch(host="0.0.0.0", port=7860)

requirements.txt

torch>=2.9.1 transformers>=4.57.3 gradio>=6.2.0

tests/test_model_inference.py单元测试

import unittest from app import generate_response class TestModelInference(unittest.TestCase): def setUp(self): self.prompt = "请用 Python 写一个快速排序函数。" def test_generation_not_empty(self): output = generate_response(self.prompt, max_tokens=512) self.assertGreater(len(output.strip()), 10) def test_deterministic_output(self): out1 = generate_response(self.prompt, temperature=0.1) out2 = generate_response(self.prompt, temperature=0.1) self.assertAlmostEqual(len(out1), len(out2), delta=20) if __name__ == '__main__': unittest.main()

3.4 Docker 构建与运行

Dockerfile（优化版）

FROM nvidia/cuda:12.1.0-runtime-ubuntu22.04 # 设置非交互模式 ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive # 安装 Python 3.11 和 pip RUN apt-get update && apt-get install -y \ python3.11 \ python3-pip \ python3.11-venv \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/* # 创建虚拟环境 RUN python3.11 -m venv /opt/venv ENV PATH="/opt/venv/bin:$PATH" WORKDIR /app COPY requirements.txt . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt COPY app.py . # 挂载模型缓存目录 VOLUME ["/root/.cache/huggingface"] EXPOSE 7860 CMD ["python", "app.py"]

构建命令

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

启动容器

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

4. CI/CD 流水线设计

4.1 GitHub Actions 配置文件

.github/workflows/ci.yml

name: Model Deployment CI/CD on: push: branches: [ main ] pull_request: branches: [ main ] jobs: test-and-deploy: runs-on: ubuntu-latest container: image: nvidia/cuda:12.1.0-runtime-ubuntu22.04 options: --gpus all steps: - name: Checkout code uses: actions/checkout@v4 - name: Set up Python uses: actions/setup-python@v4 with: python-version: '3.11' - name: Install dependencies run: | apt-get update apt-get install -y python3-pip pip install torch==2.9.1 transformers==4.57.3 gradio==6.2.0 - name: Run unit tests run: python -m pytest tests/test_model_inference.py -v - name: Build Docker image if: github.ref == 'refs/heads/main' run: | docker build -t deepseek-r1-1.5b:latest . docker tag deepseek-r1-1.5b:latest your-dockerhub/deepseek-r1-1.5b:latest - name: Push to Docker Hub if: github.ref == 'refs/heads/main' env: DOCKERHUB_USERNAME: ${{ secrets.DOCKERHUB_USERNAME }} DOCKERHUB_TOKEN: ${{ secrets.DOCKERHUB_TOKEN }} run: | echo $DOCKERHUB_TOKEN | docker login -u $DOCKERHUB_USERNAME --password-stdin docker push your-dockerhub/deepseek-r1-1.5b:latest

4.2 流水线执行逻辑

1. 代码推送或 PR 提交触发
2. 在 GPU 容器中拉取最新代码
3. 安装依赖并运行单元测试
4. 若通过测试且为main分支，则构建 Docker 镜像
5. 推送至 Docker Hub 私有仓库
6. 可扩展后续步骤：通知 Slack、自动重启线上服务等

5. 性能优化与故障排查

5.1 推荐参数设置

5.2 常见问题及解决方案

端口冲突

lsof -i :7860 kill $(lsof -t -i:7860)

GPU 显存不足

• 降低max_new_tokens
• 使用torch.float16减少内存消耗
• 添加device_map="auto"实现多卡拆分

模型加载失败

• 确保.cache/huggingface路径正确挂载
• 检查local_files_only=True是否启用
• 首次使用前手动下载模型：

huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B --local-dir /root/.cache/huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1___5B

6. 总结

6.1 实践经验总结

1. 容器化是模型部署的最佳实践：通过 Docker 封装环境依赖，避免“在我机器上能跑”的问题。
2. 自动化测试不可或缺：每次模型或代码变更都应运行基础推理测试，防止功能退化。
3. GPU 资源需精细管理：合理设置max_tokens和数据类型可显著降低 OOM 风险。
4. CI/CD 提升交付效率：从提交到部署全程自动化，减少人为干预错误。

6.2 最佳实践建议

• 始终保留日志输出路径：便于后期审计与调试
• 定期清理模型缓存：避免磁盘空间耗尽
• 使用.dockerignore忽略无关文件
• 敏感信息通过 Secrets 管理

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