本地化部署DeepSeek-R1蒸馏大模型：基于飞桨PaddleNLP 3.0的实战指南

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- 一、飞桨框架3.0：大模型推理新范式的开启
- - 1.1 自动并行机制革新：解放多卡推理
  - 1.2 推理-训练统一设计：一套代码全流程复用
- 二、本地部署DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B的实战流程
- - 2.1 机器环境说明
  - 2.2 模型与推理脚本准备
  - 2.3 启动 Docker 容器并挂载模型
  - 2.4 推理执行命令（动态图）
  - 2.5 predictor.py 脚本内容（精简版）
  - 2.6 实测表现
  - 这类问题考察：
- 三、部署技术亮点与实战体验
- - 3.1 自动推理服务启动
  - 3.2 显存控制与多卡并行
  - 3.3 动静融合的训推复用
- 四、总结：国产大模型部署的高效通路

在大模型时代的浪潮中，开源框架与推理优化的深度融合，正推动人工智能从“可用”走向“高效可部署”。飞桨（PaddlePaddle）作为国内领先的自主深度学习平台，在3.0版本中重构了模型开发与部署链路，面向大模型时代提供了更智能的编译调度、更高效的资源利用与更统一的训推体验。

本文将围绕 飞桨3.0环境下，基于 Docker 成功部署 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 蒸馏模型 的实战流程展开，涵盖从容器环境构建、模型加载优化，到推理测试与性能评估的完整流程，旨在为大模型部署实践提供工程级参考。

一、飞桨框架3.0：大模型推理新范式的开启

在AI大模型不断迈向更高参数规模和更强通用能力的当下，基础框架的演进已经成为大模型落地的关键支点。 飞桨框架3.0不仅在推理性能上进行了系统性优化，更通过“动静统一自动并行”“训推一体设计”“神经网络编译器”“异构多芯适配”等创新能力，打通了大模型从训练到部署的全链路，为模型开发者提供了高度一致的开发体验。
这些技术特性包括但不限于：

✅ 动静统一自动并行：将动态图的开发灵活性与静态图的执行效率深度融合，降低大模型在多卡训练与推理中的部署门槛。
✅ 训推一体设计：训练模型无需重构，即可用于部署推理，显著提升部署效率和一致性。
✅ 高阶微分与科学计算支持：通过自动微分和 CINN 编译器加速，广泛支持科学智能场景如气象模拟、生物建模等。
✅ 神经网络编译器 CINN：自动优化算子组合，提升推理速度，显著降低部署成本。
✅ 多芯适配与跨平台部署：兼容超过 60 款芯片平台，实现“一次开发，全栈部署”。

在这样的架构革新下，飞桨框架3.0为大模型的快速部署、灵活适配和性能压榨提供了坚实支撑。

1.1 自动并行机制革新：解放多卡推理

飞桨框架3.0引入的动静统一自动并行机制，彻底改变了传统手动编写分布式通信逻辑的繁琐方式。框架能够在保持动态图灵活性的同时，静态图部分自动完成策略选择、任务调度与通信优化，大大简化了多卡推理部署的流程。

在本次 DeepSeek-R1 的实际部署中，即便模型结构复杂、参数量庞大，也无需显式指定通信策略，仅需配置环境变量与设备列表，便可顺利完成 8 卡自动并行推理。

1.2 推理-训练统一设计：一套代码全流程复用

飞桨框架3.0秉承“训推一体”理念，解决了以往模型在训练与部署之间需要重复构建的难题。开发者在训练阶段构建的动态图结构，可通过高成功率的动转静机制直接导出为静态模型，并在推理阶段无缝复用，极大降低了代码维护与部署成本。

在本次实战中，我们仅通过一行 start_server 启动命令，即完成了推理服务部署与分布式调度，无需重写模型或服务逻辑，验证了“训推一致”的工程优势。

二、本地部署DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B的实战流程

在飞桨 3.0 推理优化与大模型蒸馏模型的结合下，DeepSeek-R1-Distill-LLaMA-8B 成为当前国产模型部署中兼具性能与资源亲和力的代表。本节将基于 A100 环境，结合容器化方案，从环境准备到推理验证，完整走通部署流程。

2.1 机器环境说明

宿主机系统：Ubuntu 20.04
CUDA版本：12.4
Docker版本：23+
飞桨镜像：paddlepaddle/paddlenlp:llm-serving-cuda124-cudnn9-v2.1

2.2 模型与推理脚本准备

模型路径（本地）
模型来自 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

推理脚本路径（本地）
推理脚本命名为 predictor.py，已在 /mnt/medai_tempcopy/wyt/other 目录中准备，内容为精简动态图推理代码（见 2.5）。

2.3 启动 Docker 容器并挂载模型

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使用如下命令启动 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

然后进入容器：

docker exec -it llm-runner /bin/bash

如果前期没有命名，也可以根据找到id然后进入。

在宿主机输入

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

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2.4 推理执行命令（动态图）

在容器内部，执行推理：

cd /workspace
python predictor.py

执行成功后，会输出包含中文响应的生成结果，以及 GPU 显存、tokens 生成信息等。

2.5 predictor.py 脚本内容（精简版）

以下是部署过程中使用的实际脚本，适用于 INT8 动态图部署：

import paddle
from paddlenlp.transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_path = "/models/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B/weight_only_int8"

# 设置GPU自动显存增长
paddle.set_flags({"FLAGS_allocator_strategy": "auto_growth"})
paddle.set_device("gpu")

# 加载 tokenizer 和模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, dtype="float16")

# 更复杂的 prompt，测试模型的推理与跨学科分析能力
text = (
    "假设你是一个通晓中英双语的跨学科专家，请从人工智能、经济学和哲学角度，分析以下现象："
    "在人工智能快速发展的背景下，大模型在提升生产力的同时，也可能造成部分行业就业结构失衡。"
    "请列举三种可能的经济后果，提供相应的哲学反思，并建议一个基于技术伦理的政策干预方案。"
)

# 编码输入
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pd")

# 推理
with paddle.no_grad():
    output = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=512,
        decode_strategy="greedy_search"
    )

# 解码输出
result = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print("模型输出：", result)