# 《实战AI大模型》部署大模型-第02节：DeepSeek R1蒸馏模型组本地部署与调用

大家好，我是冰河~~

近年来，随着大规模语言模型的快速发展，如何在保持高性能的同时降低计算成本成为业界关注的重点。基于知识蒸馏技术优化的模型系列，通过创新的训练方法在性能与效率之间找到了新的平衡点。

# 一、知识蒸馏技术

1. 分层训练体系 该技术体系包含三个关键层级：基础模型通过强化学习训练获得初步推理能力；增强模型融合多源数据，采用监督微调与强化学习交替训练的策略，在复杂科学计算任务中表现出色；蒸馏模型则以增强模型为引导，将推理能力迁移至更小规模的学生模型，显著降低计算资源需求。

2. 核心优化能力 思维链迁移技术通过自然语言交互生成高质量的推理数据集，有效提升了模型在专业领域的逻辑分析能力。经过优化的轻量级模型在数学推理和代码生成等场景中，能够达到接近原模型的效果，同时推理速度得到明显提升。

1. 多规格模型配置 该系列提供从1.5B到70B参数规模的多种版本，满足不同场景的算力需求。经过验证，较大规模的蒸馏模型在多项基准测试中表现优异，而训练成本仅为传统方法的十分之一。

2. 完善的开发支持 开源社区提供了完整的蒸馏复现方案，支持从数据生成到模型优化的全流程。第三方云平台集成方案进一步降低了技术门槛，使开发者能够在较短时间内完成模型优化工作。

1. 科研与工业应用 在科学研究领域，该技术已成功应用于专业术语增强、实验方案优化等场景，有效提升了科研工作的效率。某研究院的智能计算平台部署案例显示，该方案在材料预测等任务中取得了显著成效。

2. 教育普及与推广 在数学教育场景中，经过逻辑推理专门训练的轻量模型，在问题解答准确性方面接近大型模型。开源硬件平台的兼容性使得开发者能够在资源受限的环境中部署智能应用，推动了技术普及。

1. 环境配置要求 推荐使用主流计算卡配合最新计算框架进行部署。工具链方面，建议采用成熟的模型库、实验追踪工具和训练加速框架，确保系统稳定运行。

2. 优化实施要点 实践表明，直接对蒸馏后的小规模模型进行微调可能效果有限，建议优先参考官方提供的数据集和优化方案。训练过程中应当密切监控关键指标变化，通过可视化工具辅助决策调优。

DeepSeek R1 蒸馏模型	推理性能	半精度所需显卡	正常所需显卡
DeepSeek-R1-1.5B（Distill）	GPT4o级	1.1G	4G
DeepSeek-R1-7B（Distill）	超越GPT4o	4.7G	14G
DeepSeek-R1-8B（Distill）	超越GPT4o	4.9G	14G
DeepSeek-R1-14B（Distill）	超越GPT4o	9G	24G
DeepSeek-R1-32B（Distill）	o1 mini级别	20G	55G
DeepSeek-R1-70B（Distill）	o1 mini级别	43G	120G
DeepSeek-R1-671B	o1级别	404G	1000G