DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B性能测试：不同硬件平台对比
1. 引言
随着大模型在实际业务场景中的广泛应用，轻量化、高效率的推理部署成为工程落地的关键挑战。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B作为一款基于知识蒸馏技术优化的小参数量语言模型，在保持较强语义理解能力的同时显著降低了资源消耗，适用于边缘设备和低延迟服务场景。
本文将围绕DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型展开多硬件平台下的性能实测分析，涵盖从环境搭建、服务启动到推理响应时间与吞吐量的全面评估，并使用 vLLM 推理框架进行部署验证。通过对比 NVIDIA T4、A10G 和 A100 等主流 GPU 设备上的表现，为开发者提供可参考的选型建议与调优策略。
2. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型介绍
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。
该模型特别适合对延迟敏感但又需要一定逻辑推理能力的应用场景，例如智能客服、自动化文档生成、数学问题求解等。
3. DeepSeek-R1 系列使用建议
为了充分发挥 DeepSeek-R1 系列模型的性能潜力，尤其是在基准测试或生产环境中，推荐遵循以下最佳实践配置：
- 温度设置：建议将
temperature设置在 0.5–0.7 范围内（推荐值为 0.6），以平衡输出多样性与稳定性，避免出现无休止重复或语义断裂。 - 系统提示处理：不建议添加显式的 system prompt；所有指令应直接包含在 user message 中，确保模型行为更可控。
- 数学类任务提示词优化：对于涉及计算或推导的问题，应在输入中明确引导：“请逐步推理，并将最终答案放在
\boxed{}内。” - 结果稳定性保障：由于模型存在偶尔跳过思维链（表现为输出
\n\n）的现象，建议强制要求模型在每次输出开始时插入换行符\n，以触发完整推理路径。 - 性能评估方法：建议进行多次独立测试并取平均值，排除单次波动带来的误差干扰。
这些配置不仅有助于提升模型输出质量，也能在性能压测中获得更具代表性的指标。
4. 使用 vLLM 启动 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型服务
vLLM 是一个高效的大模型推理和服务框架，具备 PagedAttention 技术，能够大幅提升批处理吞吐量并减少显存碎片。以下是基于 vLLM 部署 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 的标准流程。
4.1 进入工作目录
cd /root/workspace此目录通常用于存放模型权重、日志文件及客户端脚本。
4.2 启动模型服务
假设已下载模型权重至本地路径/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B，可通过如下命令启动服务：
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 \ --model /models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B \ --tensor-parallel-size 1 \ --dtype auto \ --quantization awq \ --gpu-memory-utilization 0.9 \ > deepseek_qwen.log 2>&1 &说明：
--quantization awq表示启用 AWQ 量化方案，可在保证精度的前提下进一步降低显存占用；--gpu-memory-utilization 0.9控制显存利用率上限，防止 OOM；- 日志重定向至
deepseek_qwen.log，便于后续排查问题。
4.3 查看模型服务是否启动成功
4.3.1 检查日志输出
cat deepseek_qwen.log若日志中出现类似以下内容，则表示服务已正常启动：
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，当加载完成后会显示模型加载信息，如：
Loaded model 'DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B' on device: cuda, dtype: auto此时可通过 HTTP 请求访问 OpenAI 兼容接口。
5. 测试模型服务部署是否成功
5.1 打开 Jupyter Lab
通过浏览器访问 Jupyter Lab 实例，创建新的 Python Notebook，准备调用测试脚本。
5.2 编写客户端调用代码
以下是一个完整的 Python 客户端实现，封装了同步、流式等多种调用模式：
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)运行上述代码后，若能正常收到模型返回文本且无连接异常，则表明模型服务部署成功。
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