本地化部署DeepSeek-R1蒸餾大模型：基于飛槳PaddleNLP 3.0的實戰指南

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- 一、飛槳框架3.0：大模型推理新范式的開啟
- - 1.1 自動并行機制革新：解放多卡推理
  - 1.2 推理-訓練統一設計：一套代碼全流程復用
- 二、本地部署DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B的實戰流程
- - 2.1 機器環境說明
  - 2.2 模型與推理腳本準備
  - 2.3 啟動 Docker 容器并掛載模型
  - 2.4 推理執行命令（動態圖）
  - 2.5 predictor.py 腳本內容（精簡版）
  - 2.6 實測表現
  - 這類問題考察：
- 三、部署技術亮點與實戰體驗
- - 3.1 自動推理服務啟動
  - 3.2 顯存控制與多卡并行
  - 3.3 動靜融合的訓推復用
- 四、總結：國產大模型部署的高效通路

在大模型時代的浪潮中，開源框架與推理優化的深度融合，正推動人工智能從“可用”走向“高效可部署”。飛槳（PaddlePaddle）作為國內領先的自主深度學習平臺，在3.0版本中重構了模型開發與部署鏈路，面向大模型時代提供了更智能的編譯調度、更高效的資源利用與更統一的訓推體驗。

本文將圍繞 飛槳3.0環境下，基于 Docker 成功部署 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 蒸餾模型 的實戰流程展開，涵蓋從容器環境構建、模型加載優化，到推理測試與性能評估的完整流程，旨在為大模型部署實踐提供工程級參考。

一、飛槳框架3.0：大模型推理新范式的開啟

在AI大模型不斷邁向更高參數規模和更強通用能力的當下，基礎框架的演進已經成為大模型落地的關鍵支點。 飛槳框架3.0不僅在推理性能上進行了系統性優化，更通過“動靜統一自動并行”“訓推一體設計”“神經網絡編譯器”“異構多芯適配”等創新能力，打通了大模型從訓練到部署的全鏈路，為模型開發者提供了高度一致的開發體驗。
這些技術特性包括但不限于：

? 動靜統一自動并行：將動態圖的開發靈活性與靜態圖的執行效率深度融合，降低大模型在多卡訓練與推理中的部署門檻。
? 訓推一體設計：訓練模型無需重構，即可用于部署推理，顯著提升部署效率和一致性。
? 高階微分與科學計算支持：通過自動微分和 CINN 編譯器加速，廣泛支持科學智能場景如氣象模擬、生物建模等。
? 神經網絡編譯器 CINN：自動優化算子組合，提升推理速度，顯著降低部署成本。
? 多芯適配與跨平臺部署：兼容超過 60 款芯片平臺，實現“一次開發，全棧部署”。

在這樣的架構革新下，飛槳框架3.0為大模型的快速部署、靈活適配和性能壓榨提供了堅實支撐。

1.1 自動并行機制革新：解放多卡推理

飛槳框架3.0引入的動靜統一自動并行機制，徹底改變了傳統手動編寫分布式通信邏輯的繁瑣方式。框架能夠在保持動態圖靈活性的同時，靜態圖部分自動完成策略選擇、任務調度與通信優化，大大簡化了多卡推理部署的流程。

在本次 DeepSeek-R1 的實際部署中，即便模型結構復雜、參數量龐大，也無需顯式指定通信策略，僅需配置環境變量與設備列表，便可順利完成 8 卡自動并行推理。

1.2 推理-訓練統一設計：一套代碼全流程復用

飛槳框架3.0秉承“訓推一體”理念，解決了以往模型在訓練與部署之間需要重復構建的難題。開發者在訓練階段構建的動態圖結構，可通過高成功率的動轉靜機制直接導出為靜態模型，并在推理階段無縫復用，極大降低了代碼維護與部署成本。

在本次實戰中，我們僅通過一行 start_server 啟動命令，即完成了推理服務部署與分布式調度，無需重寫模型或服務邏輯，驗證了“訓推一致”的工程優勢。

二、本地部署DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B的實戰流程

在飛槳 3.0 推理優化與大模型蒸餾模型的結合下，DeepSeek-R1-Distill-LLaMA-8B 成為當前國產模型部署中兼具性能與資源親和力的代表。本節將基于 A100 環境，結合容器化方案，從環境準備到推理驗證，完整走通部署流程。

2.1 機器環境說明

宿主機系統：Ubuntu 20.04
CUDA版本：12.4
Docker版本：23+
飛槳鏡像：paddlepaddle/paddlenlp:llm-serving-cuda124-cudnn9-v2.1

2.2 模型與推理腳本準備

模型路徑（本地）
模型來自 Hugging Face 的 deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B，使用量化版本 weight_only_int8：

huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B \--revision paddle \--local-dir /root/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B/weight_only_int8 \--local-dir-use-symlinks False

推理腳本路徑（本地）
推理腳本命名為 predictor.py，已在 /mnt/medai_tempcopy/wyt/other 目錄中準備，內容為精簡動態圖推理代碼（見 2.5）。

2.3 啟動 Docker 容器并掛載模型

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使用如下命令啟動 LLM 推理容器：

docker run --gpus all \--name llm-runner \--shm-size 32G \--network=host \--privileged --cap-add=SYS_PTRACE \-v /root/deepseek-ai:/models/deepseek-ai \-v /mnt/medai_tempcopy/wyt/other:/workspace \-e "model_name=deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B/weight_only_int8" \-dit ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/paddlepaddle/paddlenlp:llm-serving-cuda124-cudnn9-v2.1 \/bin/bash

然后進入容器：

docker exec -it llm-runner /bin/bash

如果前期沒有命名，也可以根據找到id然后進入。

在宿主機輸入

docker ps
# 找到容器 ID，然后：
docker exec -it <容器ID> /bin/bash

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2.4 推理執行命令（動態圖）

在容器內部，執行推理：

cd /workspace
python predictor.py

執行成功后，會輸出包含中文響應的生成結果，以及 GPU 顯存、tokens 生成信息等。

2.5 predictor.py 腳本內容（精簡版）

以下是部署過程中使用的實際腳本，適用于 INT8 動態圖部署：

import paddle
from paddlenlp.transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMmodel_path = "/models/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B/weight_only_int8"# 設置GPU自動顯存增長
paddle.set_flags({"FLAGS_allocator_strategy": "auto_growth"})
paddle.set_device("gpu")# 加載 tokenizer 和模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, dtype="float16")# 更復雜的 prompt，測試模型的推理與跨學科分析能力
text = ("假設你是一個通曉中英雙語的跨學科專家，請從人工智能、經濟學和哲學角度，分析以下現象：""在人工智能快速發展的背景下，大模型在提升生產力的同時，也可能造成部分行業就業結構失衡。""請列舉三種可能的經濟后果，提供相應的哲學反思，并建議一個基于技術倫理的政策干預方案。"
)# 編碼輸入
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pd")# 推理
with paddle.no_grad():output = model.generate(**inputs,max_new_tokens=512,decode_strategy="greedy_search")# 解碼輸出
result = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print("模型輸出：", result)