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一键启动教程：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B的vLLM部署方案

1. 背景与技术选型

1.1 模型简介：为什么选择 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B？

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 是 DeepSeek 团队通过知识蒸馏技术，使用 80 万条 R1 推理链样本对 Qwen-1.5B 模型进行优化训练后得到的轻量级高性能语言模型。该模型虽仅有 15 亿参数（1.5B），但在数学推理、代码生成和多步逻辑任务中表现接近 7B 级别模型的能力，被誉为“小钢炮”。

其核心优势在于：

• 高性价比：在仅需 3GB 显存（FP16）或 0.8GB（GGUF-Q4 量化）的情况下实现高质量推理。
• 强能力保留：MATH 数据集得分超 80，HumanEval 代码生成通过率 50+，推理链保留度达 85%。
• 商用友好：采用 Apache 2.0 开源协议，允许自由用于商业场景。
• 边缘设备适配：已在树莓派、RK3588 嵌入式板卡、手机端实测运行，满足本地化低延迟需求。

这一特性使其成为构建本地 AI 助手、嵌入式智能服务、离线代码辅助等场景的理想选择。

1.2 技术架构设计：vLLM + Open WebUI 的高效组合

为了最大化发挥 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 的性能潜力，本文采用vLLM 作为推理引擎，结合Open WebUI 作为前端交互界面，打造一个开箱即用、响应迅速、体验流畅的对话式 AI 应用系统。

• vLLM：由加州大学伯克利分校开发的高性能大模型推理框架，支持 PagedAttention、连续批处理（Continuous Batching）、张量并行等先进技术，显著提升吞吐量和显存利用率。
• Open WebUI：轻量级、可本地部署的图形化 Web 界面，兼容 Ollama、Hugging Face 等多种后端，提供聊天、对话管理、模型配置等功能，用户体验接近 ChatGPT。

两者结合，既能保证模型推理效率，又能降低用户使用门槛，真正实现“一键启动、零门槛体验”。

2. 部署环境准备

2.1 硬件与软件要求

提示：若使用 Apple Silicon 芯片（M1/M2/M3），可通过 llama.cpp 运行 GGUF 量化版本，在 A17 芯片上可达 120 tokens/s 的推理速度。

2.2 安装依赖组件

确保已安装以下工具：

# 安装 Docker（以 Ubuntu 为例） sudo apt update sudo apt install docker.io docker-compose -y sudo usermod -aG docker $USER # 添加当前用户到 docker 组

重启终端或执行newgrp docker生效权限。

验证安装：

docker --version docker-compose --version nvidia-smi # 若有 NVIDIA GPU，确认驱动正常

3. 一键部署全流程

3.1 获取部署脚本与配置文件

创建项目目录并进入：

mkdir deepseek-vllm-webui && cd deepseek-vllm-webui

编写docker-compose.yml文件，集成 vLLM 和 Open WebUI 服务：

version: '3.8' services: vllm: image: vllm/vllm-openai:latest container_name: vllm-server runtime: nvidia # 使用 GPU environment: - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all command: - "--model" - "deepseek-ai/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b" - "--dtype" - "auto" - "--gpu-memory-utilization" - "0.8" - "--max-model-len" - "4096" - "--enable-auto-tool-choice" - "--tool-call-parser" - "hermes" ports: - "8000:8000" restart: unless-stopped open-webui: image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main container_name: open-webui depends_on: - vllm ports: - "7860:7860" environment: - OPENAI_API_BASE=http://vllm:8000/v1 - WEBUI_SECRET_KEY=your_secret_key_here volumes: - ./data:/app/backend/data restart: unless-stopped

3.2 启动容器服务

保存文件后，执行一键启动命令：

docker-compose up -d

首次运行将自动拉取镜像（约 2~3 分钟），随后服务启动。可通过以下命令查看日志：

docker logs -f vllm-server docker logs -f open-webui

等待输出中出现Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000和App started successfully表示服务就绪。

3.3 访问 Web 对话界面

打开浏览器访问：

http://localhost:7860

首次使用需注册账号。您也可以使用演示账户登录：

• 邮箱：kakajiang@kakajiang.com
• 密码：kakajiang

登录后即可开始与 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 进行自然语言对话，支持函数调用、JSON 输出、Agent 插件等功能。

注意：若在 Jupyter 环境中运行，可将 URL 中的8888替换为7860即可访问 Open WebUI。

4. 性能优化与实践建议

4.1 显存与推理速度调优

尽管 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 本身资源消耗较低，但仍可通过以下方式进一步提升性能：

（1）调整 vLLM 参数

修改docker-compose.yml中的启动参数：

command: - "--model" - "deepseek-ai/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b" - "--dtype" - "half" # 强制使用 FP16 - "--tensor-parallel-size" - "1" # 多卡时设为 GPU 数量 - "--max-num-seqs" - "64" # 提高并发请求数 - "--quantization" - "awq" # 如使用 AWQ 量化模型

（2）启用量化模型（适用于低显存设备）

对于 4GB 显存以下设备，推荐使用 GGUF 或 AWQ 量化版本：

# 示例：加载 AWQ 量化模型 --model TheBloke/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-AWQ --quantization awq

或使用 llama.cpp + Open WebUI Lite 模式在 CPU 上运行 GGUF 模型。

4.2 实际应用场景测试

场景一：数学题求解（MATH 数据集风格）

输入：

一个矩形的长是宽的 3 倍，周长为 64 cm，求面积。

模型输出（节选）：

设宽为 x，则长为 3x。
周长公式：2(x + 3x) = 64 → 8x = 64 → x = 8
面积 = 8 × 24 = 192 cm²
答：面积为 192 平方厘米。

准确完成多步推理，体现其强大的逻辑保持能力。

场景二：Python 函数生成（HumanEval 类似任务）

输入：

写一个函数判断是否为回文字符串，忽略大小写和非字母字符。

输出：

def is_palindrome(s): cleaned = ''.join(ch.lower() for ch in s if ch.isalnum()) return cleaned == cleaned[::-1]

代码正确且简洁，具备实用价值。

5. 总结

5.1 核心价值回顾

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 凭借其“1.5B 参数，7B 表现”的独特定位，配合 vLLM 的高效推理能力和 Open WebUI 的友好交互界面，成功实现了：

• ✅极低部署门槛：6GB 显存即可满速运行，4GB 也可通过量化部署
• ✅强大推理能力：数学、代码、问答任务表现优异
• ✅完整功能支持：支持函数调用、JSON 结构化输出、Agent 扩展
• ✅全栈开源免费：Apache 2.0 协议，可商用，无授权成本

5.2 推荐使用场景

5.3 下一步建议

• 尝试接入 LangChain 或 LlamaIndex 构建 Agent 工作流
• 使用 Ollama 构建本地模型管理中心，统一调度多个小型模型
• 在树莓派上部署轻量版，打造离线家庭 AI 中枢

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