DeepSeek-R1环境搭建推理测试

引子

这两天国货之光DeepSeek-R1火爆出圈，凑个热闹。过来看看 aha moment（顿悟时刻）的神奇，OK，我们开始吧。

一、模型介绍

1月20日，中国AI公司深度求索（DeepSeek）发布的DeepSeek-R1模型，凭借其独特的强化学习（RL）训练方法，首次让AI展现出类人的“顿悟时刻”——在解决复杂问题时，模型会突然停下思考，自主修正推理路径，甚至用自然语言标注“等等，这一步可能有误”。（AI在思考的过程中突然停下：“等等，等等。这是一个顿悟时刻。让我们一步一步地重新评估一下，以确定正确的总和...”）知名AI评测员Matthew Berman表示，R1拥有他所见过的最像人类的内心独白。

DeepSeek-R1的这种特点，和它独特的训练方式有关。传统的AI训练有三个阶段：预训练、SFT（监督微调）、RL（强化学习）。打个比方，传统AI需经历三阶段学习：先在预训练阶段里“背书自学”基础知识，再在SFT阶段里“抄写教案”模仿人类示范，最后在RL阶段里“模拟考试”优化表现。而R1 Zero跳过了SFT阶段，直接进入了RL阶段。也就是说，DeepSeek-R1直接砍掉用人工标准数据训练的“模仿”环节，而是仅凭基础语言能力和数学规则，在持续解题试错中自悟知识体系。

SFT的使用是当年ChatGPT成功的关键，而R1 Zero完全用强化学习替代了SFT。DeepSeek-R1成功的秘诀在于构建了一个智能训练场，这一系统由三个技术组件构成：动态题目生成系统、过程验证体系和协同工作机制。用一个比喻来说，每解完一题，系统自动生成更难的变体题，并实时验证解题过程逻辑是否自洽。它迫使AI像数学家般提炼方法论，甚至能将几何证明中的反证法迁移到代码检测中。这个训练过程展示了强化学习的潜力。未来的AI发展，依然充满无限可能。

强大，便宜，还开源。据介绍，DeepSeek-R1的功能比肩OpenAI o1。根据DeepSeek官方公布的数据，DeepSeek-R1在AIME2024上获得了79.8%的成绩，略高于OpenAI-o1-1217的79.2%。在MATH-500上，它获得了97.3%的惊人成绩，表现略高于OpenAI-o1-1217的96.4%，并明显优于其他模型。在编码相关的任务中，DeepSeek-R1在Codeforces上获得了2029 Elo评级，在竞赛中表现优于96.3%的人类参与者。对于工程相关的任务，DeepSeek-R1的表现略优于OpenAI-o1-1217。

二、环境搭建

模型下载，硬件受限，下载1.5B模型

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B/tree/main

docker run -it -v /datas/work/zzq/:/workspace --gpus=all --net=host deepseek_r1:v1.0 bash

pip install vllm==v0.6.2 -i Simple Index

三、测试推理

vllm serve DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B --tensor-parallel-size 1 --max-model-len 32768 --enforce-eager --dtype=half

        仔细阅读DeepSeek-R1的思考过程，就能发现它思考时的语言风格十分自然，还会随口蹦出一些“让我仔细想一想”这样的活泼表述。