统信本地部署deepseek-R1 1.5b
时间: 2025-04-13 08:41:27 浏览: 52
<think>好的,用户想在统信UOS上本地部署DeepSeek-R1 1.5B模型。我需要根据提供的引用信息来整理步骤。首先,引用[1]提到用Ollama部署,引用[3]和[4]也提到了相关方法。用户可能已经安装了必要的环境,但需要确认步骤是否完整。
第一步应该是安装Ollama,引用[1]和[4]都提到了这个工具。需要下载并安装,可能涉及终端命令。然后,用户需要拉取模型,但1.5B的模型是否存在可能需要确认。引用[4]提到用户安装的是1.5的版本,可能Ollama支持该模型,但需要具体命令。
接下来是运行模型,这部分引用[1]的示例代码可能适用,但需要调整模型名称。另外,引用[2]提到UOS AI的接入,可能用户想通过界面操作,但引用中没有详细步骤,可能需要补充说明。
还要考虑GPU内存的问题,引用[4]指出用户的GPU只有2G,所以需要确认模型是否能在这样的配置下运行。可能需要建议使用CPU模式或者量化版本。
另外,用户可能需要环境准备,比如Python和Git的安装,虽然引用中没有提到,但通常部署模型需要这些。需要检查是否需要补充这些步骤,或者是否Ollama已经处理了依赖。
最后,确保步骤清晰,分点说明,并提醒用户可能的常见问题,比如模型下载失败或内存不足。同时,生成的相关问题要围绕部署的后续步骤、参数调整和应用场景,参考示例中的问题结构。</think>### 分步指南:在统信UOS部署DeepSeek-R1 1.5B模型
#### 一、环境准备
1. **更新系统**
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
```
2. **安装基础依赖**
```bash
sudo apt install -y python3-pip git curl
```
确保Python版本≥3.8(统信UOS默认已安装)
#### 二、通过Ollama部署(推荐)
1. **安装Ollama**
```bash
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
```
安装完成后验证:
```bash
ollama --version
```
2. **获取DeepSeek-R1模型**
```bash
ollama pull deepseek-r1:1.5b # 具体模型名称需确认官方仓库
```
*若遇模型名称问题,可尝试:*
```bash
ollama run deepseek-r1-distill # 引用[3]提到的蒸馏版
```
3. **启动推理服务**
```bash
ollama serve
```
保持终端运行,新开终端测试:
```bash
ollama run deepseek-r1:1.5b "你好"
```
#### 三、手动部署方案(备选)
1. **下载模型文件**
```bash
git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1-1.5b
```
2. **安装推理框架**
```python
pip install transformers torch
```
3. **创建推理脚本**
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./deepseek-r1-1.5b")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./deepseek-r1-1.5b")
input_text = "中国的首都是"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
```
#### 四、内存优化技巧(针对2G GPU)
1. **启用4-bit量化**
```python
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./deepseek-r1-1.5b", load_in_4bit=True)
```
2. **使用CPU卸载**
```python
model = model.to('cpu') # 推理时自动加载到GPU
```
3. **限制上下文长度**
```python
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt", max_length=512, truncation=True)
```
#### 五、验证部署
执行测试命令应获得类似响应:
```
用户:机器学习是什么?
DeepSeek-R1:机器学习是人工智能的一个分支,通过算法让计算机从数据中学习规律...[^3]
```
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