news 2026/2/26 4:03:48

低成本GPU部署：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B在T4上的表现评测

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张小明

前端开发工程师

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低成本GPU部署：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B在T4上的表现评测

低成本GPU部署：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B在T4上的表现评测

1. 背景与选型动机

随着大模型在实际业务场景中的广泛应用，如何在有限硬件资源下实现高效推理成为工程落地的关键挑战。NVIDIA T4作为一款广泛部署的中端GPU，凭借其16GB显存和对INT8/FP16的良好支持，成为边缘计算和低成本推理服务的理想选择。然而，主流大模型往往参数量庞大，难以在T4上实现低延迟、高吞吐的部署。

在此背景下，轻量化模型成为解决该问题的重要路径。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B作为一款基于知识蒸馏技术构建的1.5B级别小模型，在保持较强语言理解与生成能力的同时，显著降低了资源消耗。本文将围绕该模型在T4 GPU上的部署实践展开全面评测，重点分析其性能表现、服务稳定性及实际应用建议，为开发者提供可复用的低成本推理方案参考。

2. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型介绍

2.1 模型架构与设计目标

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响应速度要求较高、但算力资源受限的场景，例如智能客服、移动端AI助手、本地化知识库问答系统等。

2.2 推理性能预期

根据官方基准测试结果，在单张T4 GPU上运行DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B时：

  • 使用vLLM作为推理引擎，启用PagedAttention机制后，最大并发请求数可达32；
  • 在输入长度512、输出长度256的标准配置下，平均首词延迟低于120ms；
  • 批处理模式下（batch size=8），吞吐量可达48 tokens/s。

这些指标表明该模型具备良好的实时服务能力，适合中小规模线上部署。

3. 基于vLLM的模型服务部署

3.1 部署环境准备

为确保模型顺利启动并稳定运行，需提前完成以下准备工作：

# 创建工作目录 mkdir -p /root/workspace && cd /root/workspace # 安装依赖（CUDA 11.8 + PyTorch 2.1 + vLLM） pip install torch==2.1.0+cu118 torchvision==0.16.0+cu118 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip install vllm==0.4.2

建议使用Docker镜像方式统一环境配置，避免因版本差异导致兼容性问题。

3.2 启动模型服务

使用vLLM启动DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B的服务命令如下：

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B \ --tensor-parallel-size 1 \ --dtype auto \ --quantization awq \ --max-model-len 4096 \ --gpu-memory-utilization 0.9 \ --port 8000 > deepseek_qwen.log 2>&1 &

关键参数说明：

  • --quantization awq：启用AWQ量化以进一步降低显存占用；
  • --gpu-memory-utilization 0.9：设置GPU显存利用率上限，防止OOM；
  • --max-model-len 4096：支持较长上下文处理；
  • 日志重定向至deepseek_qwen.log，便于后续排查问题。

4. 服务状态验证与日志检查

4.1 进入工作目录

cd /root/workspace

4.2 查看启动日志

cat deepseek_qwen.log

若日志中出现以下关键信息，则表示模型已成功加载并启动服务：

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nvidia-smi观察GPU显存占用情况。正常情况下，模型加载完成后显存占用约为10–12GB，剩余空间可用于处理并发请求。

5. 模型服务调用测试

5.1 测试环境搭建

本测试通过Jupyter Lab进行交互式验证，确保服务接口可用性和响应质量。

步骤一：打开Jupyter Lab

访问远程Jupyter实例，创建新Notebook用于测试。

步骤二：编写客户端调用代码
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-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)

5.3 预期输出结果

当服务正常运行时，上述代码应输出类似以下内容：

=== 普通对话测试 === 回复: 人工智能起源于20世纪50年代... === 流式对话测试 === AI: 秋风扫落叶，寒月照孤松。 山色苍茫里，霜钟送晚鸿。 ...

若能成功返回结构化文本且无连接异常，说明模型服务部署成功。

6. DeepSeek-R1 系列使用建议

为充分发挥DeepSeek-R1系列模型的性能潜力，并避免常见陷阱，建议遵循以下最佳实践：

6.1 温度设置建议

将温度（temperature）控制在0.5–0.7之间，推荐值为0.6。过高的温度可能导致输出不连贯或重复；过低则会使回答过于保守、缺乏多样性。

6.2 提示词构造规范

  • 避免添加系统提示：所有指令应直接包含在用户提示中，以减少上下文干扰；
  • 数学类问题引导：建议在提示中加入“请逐步推理，并将最终答案放在\boxed{}内”，以激发模型的链式思维能力；
  • 强制换行前缀：部分测试发现模型在推理初期可能出现“\n\n”绕过现象，建议在每次输入前添加“\n”以触发完整推理流程。

6.3 性能评估方法

  • 多次测试取均值：由于小模型存在一定的输出波动性，建议对同一问题进行3–5次测试并取平均得分；
  • 结合人工评估：自动指标（如BLEU、ROUGE）可能无法准确反映语义质量，建议辅以人工评分。

7. 总结

本文系统介绍了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型在NVIDIA T4 GPU上的部署全流程，涵盖模型特性分析、vLLM服务启动、日志验证、接口调用及优化建议等多个环节。实验表明，该模型在T4上能够实现稳定的低延迟推理，满足大多数轻量级应用场景的需求。

综合来看，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B具备以下核心优势：

  • 显存占用低，可在16GB显存设备上高效运行；
  • 支持标准OpenAI API接口，易于集成现有系统；
  • 经过领域增强训练，在专业场景下表现优于同规模通用模型。

对于希望在低成本GPU上实现高质量语言服务的开发者而言，该模型是一个极具性价比的选择。未来可进一步探索LoRA微调、动态批处理优化等手段，进一步提升其在特定业务场景下的适应能力。

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