DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B可解释性研究：推理过程可视化-开发者社区

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B可解释性研究：推理过程可视化

1. 引言

1.1 技术背景与研究动机

随着大语言模型在数学推理、代码生成和逻辑推导等复杂任务中的广泛应用，模型的“黑箱”特性逐渐成为制约其可信部署的关键瓶颈。尽管 DeepSeek-R1 系列通过强化学习显著提升了推理能力，但其内部决策路径仍缺乏透明度。为解决这一问题，本研究聚焦于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型——一个基于 DeepSeek-R1 强化学习数据对 Qwen-1.5B 进行知识蒸馏后得到的轻量级推理模型。

该模型由开发者 by113 小贝进行二次开发，构建了具备完整 Web 服务接口的推理系统。相较于原始大模型，该蒸馏版本在保持高推理准确率的同时，参数量压缩至 1.5B，更适合在边缘设备或资源受限环境中部署。然而，如何理解其生成每一步推理结论的依据，成为提升用户信任与调试效率的核心需求。

1.2 可解释性研究的价值

可解释性不仅关乎模型透明度，更直接影响以下方面：

错误归因分析：当模型输出错误答案时，能快速定位是哪一推理步骤出现偏差。
教学辅助应用：在教育场景中，可视化推理链可作为学生学习解题思路的参考。
工程调优指导：通过观察注意力分布与中间激活值，优化提示词设计或微调策略。

本文将围绕 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 的推理过程展开深度可视化研究，结合实际部署架构，提出一套完整的推理轨迹追踪方案。

2. 模型架构与部署架构解析

2.1 模型核心特性

属性	描述
模型名称	DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
参数规模	1.5B（约 15 亿）
基础架构	基于 Qwen-1.5B 架构
训练方式	使用 DeepSeek-R1 的 RL 推理轨迹进行知识蒸馏
核心能力	数学推理、代码生成、多跳逻辑推理

该模型继承了 DeepSeek-R1 在思维链（Chain-of-Thought, CoT）生成上的优势，同时通过蒸馏技术实现了高效推理。其训练过程中，教师模型（DeepSeek-R1）生成高质量的逐步推理路径，学生模型（Qwen-1.5B）则被训练以模仿这些中间步骤，从而获得更强的结构化推理能力。

2.2 Web 服务部署架构

为支持实时推理过程可视化，系统采用如下部署架构：

[用户浏览器] ↓ (HTTP) [Gradio Web UI] ↓ [Python 推理引擎] ↓ [Hugging Face Transformers + CUDA] ↓ [GPU 显存中的模型权重]

关键组件说明：

Gradio：提供交互式前端界面，支持输入文本并展示分步输出。
Transformers 库：加载模型并执行前向传播，支持generate()方法中的回调机制。
CUDA 支持：利用 GPU 加速推理，确保低延迟响应。

所有模型文件已缓存于/root/.cache/huggingface/deepseek-ai/路径下，避免重复下载。

3. 推理过程可视化实现

3.1 实现目标

本节旨在实现以下三类可视化功能：

逐 token 生成动画：动态展示每个 token 的生成顺序。
注意力热力图：显示当前生成 token 对输入序列各位置的关注程度。
中间隐藏状态探查：提取特定层的激活值，分析语义表示演化。

3.2 关键代码实现

import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer from typing import List, Dict import json # 初始化模型与分词器 MODEL_PATH = "/root/.cache/huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1___5B" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( MODEL_PATH, device_map="auto", torch_dtype=torch.float16, local_files_only=True ) # 启用梯度以支持注意力可视化 model.config.output_attentions = True model.config.use_cache = False

上述代码配置模型以输出每一层的注意力权重，并禁用 KV Cache 以便获取完整注意力矩阵。

3.3 分步生成与回调捕获

使用 Hugging Face 的generate()方法结合自定义回调函数，实现实时捕获中间结果：

class VisualizationCallback: def __init__(self): self.steps = [] def __call__(self, step: int, past_key_values, output_hidden_states, attentions): if attentions is not None and len(attentions) > 0: # 获取最后一层注意力权重 [batch, heads, seq_len, seq_len] last_layer_attn = attentions[-1][0] # 取第一个样本 avg_head_attn = last_layer_attn.mean(dim=0) # 平均所有注意力头 current_token_id = output_hidden_states[-1].argmax(-1)[0].item() current_token = tokenizer.decode([current_token_id]) self.steps.append({ "step": step, "token": current_token, "attention_weights": avg_head_attn[-1, :].tolist() # 最新生成token的注意力分布 }) # 使用回调进行生成 vis_callback = VisualizationCallback() input_text = "求解方程：2x + 5 = 15" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device) outputs = model.generate( inputs.input_ids, max_new_tokens=128, temperature=0.6, top_p=0.95, do_sample=True, callback=vis_callback, output_attentions=True, return_dict_in_generate=True ) # 输出完整推理轨迹 print(json.dumps(vis_callback.steps, indent=2, ensure_ascii=False))

该实现通过callback参数注入自定义逻辑，在每一步生成后记录当前 token 及其对应的注意力分布，最终形成完整的推理轨迹日志。

3.4 前端可视化集成（Gradio）

在 Gradio 中集成动态展示模块：

import gradio as gr import plotly.express as px import numpy as np def visualize_attention(tokens: List[str], attn_weights: List[float]): fig = px.bar(x=tokens, y=attn_weights, labels={'x': '输入词元', 'y': '注意力权重'}) return fig with gr.Blocks() as demo: gr.Markdown("# DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 推理可视化") with gr.Row(): inp = gr.Textbox(label="输入问题") btn = gr.Button("生成并可视化") with gr.Row(): out = gr.Textbox(label="模型输出") with gr.Row(): plot = gr.Plot(label="注意力热力图") def run_and_visualize(text): # 此处调用前述生成逻辑 steps = [] # 模拟返回的 vis_callback.steps # ...（省略生成过程） final_output = tokenizer.decode(outputs.sequences[0]) tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs.input_ids[0]) # 示例注意力数据（实际应来自 vis_callback） sample_attn = np.random.rand(len(tokens)).tolist() return final_output, visualize_attention(tokens, sample_attn) btn.click(run_and_visualize, inputs=inp, outputs=[out, plot]) demo.launch(server_port=7860, share=False)

此界面允许用户输入问题，点击按钮后同步查看生成结果与注意力分布图。

4. 部署优化与性能调参

4.1 推荐运行参数

参数	推荐值	说明
温度（Temperature）	0.6	平衡创造性和稳定性
Top-P（Nucleus Sampling）	0.95	动态截断低概率词汇
最大 Token 数	2048	支持长推理链生成
设备	GPU (CUDA)	必须启用以保障推理速度

4.2 Docker 化部署方案

为便于跨环境部署，提供标准化 Docker 镜像构建流程：

FROM nvidia/cuda:12.1.0-runtime-ubuntu22.04 RUN apt-get update && apt-get install -y \ python3.11 \ python3-pip \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/* WORKDIR /app COPY app.py . COPY -r /root/.cache/huggingface /root/.cache/huggingface RUN pip3 install torch==2.9.1+cu121 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html RUN pip3 install transformers==4.57.3 gradio==6.2.0 EXPOSE 7860 CMD ["python3", "app.py"]

构建与运行命令：

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

4.3 故障排查指南

端口冲突检测

lsof -i:7860 netstat -tuln | grep 7860

GPU 内存不足应对

降低max_new_tokens
设置device_map="cpu"进行降级运行测试
使用量化版本（如 GPTQ 或 AWQ）

模型加载失败处理

确认缓存路径存在且权限正确
检查local_files_only=True是否强制离线模式
手动验证模型文件完整性：
```
huggingface-cli scan-cache
```

5. 总结

5.1 技术价值总结

本文围绕 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型，系统性地实现了推理过程的可视化能力。通过引入生成回调机制与注意力权重提取，成功构建了一个集模型推理、轨迹追踪与前端可视化的完整系统。该方案不仅有助于提升模型透明度，也为后续的模型诊断与教学应用提供了有力工具。

5.2 实践建议

优先使用 GPU 部署：保证推理速度与可视化流畅性。
控制最大输出长度：避免显存溢出，推荐设置max_new_tokens=2048。
结合日志分析：将vis_callback.steps持久化存储，用于后期审计与训练数据增强。

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