RK3588开发板部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B的步骤及问题

提升边缘计算能力：可让嵌入式设备在本地完成复杂的 AI 运算，无需依赖云端。例如在智能安防摄像头中，部署 DeepSeek 后能在本地实时进行图像识别与分析，检测异常行为等，大大提升响应速度。
推动技术融合创新：DeepSeek 与嵌入式开发板的结合，是 AI 技术与嵌入式技术的深度融合，能推动相关技术的创新发展，为其他技术领域的融合提供借鉴和思路。
拓展模型应用场景：从智能家居、可穿戴设备到工业自动化、自动驾驶等领域，DeepSeek 都能为嵌入式设备带来新的应用可能。比如在智能家居中，可实现更智能的语音交互和场景控制。

应用需求层面

满足实时性需求：在一些对实时性要求极高的场景，如自动驾驶、工业自动化控制等，将 DeepSeek 部署在嵌入式开发板上，能在本地快速进行数据处理和决策，满足实时性要求。

加强隐私保护：数据在本地设备上进行处理，减少了数据上传到云端的需求，降低了数据泄露的风险，尤其对于一些涉及个人隐私或敏感信息的数据，如医疗设备采集的人体健康数据。

降低网络依赖：在网络信号不佳或不稳定的环境中，如偏远地区的物联网设备、野外作业的监测设备等，DeepSeek 在嵌入式开发板上的本地部署，可确保设备正常运行，不受网络限制。

开发与成本层面

降低开发门槛：DeepSeek 提供了完善的开发工具链和丰富的算法库，即使是初学者也能快速上手，开发出功能强大的 AI 应用，有助于推动嵌入式 AI 应用的普及。
节省开发成本：DeepSeek 的开源特性以及较高的推理效率，参数量级较 GPT-4 减少 30%，推理速度提升 25%，训练成本较主流方案降低约 35%，可以减少开发过程中的资源投入。

产业发展层面

构建完整价值链条："先进算法 + 定制化芯片" 的协同运作模式，构建起了一条从技术研发到产业赋能的完整价值链条，为各行业智能化转型提供可借鉴复用的创新范例。

推动产业升级：助力各行业实现智能化转型，如在交通领域，宇通的 "云管家安睿通" 系统通过 DeepSeek 实现主动式服务预警；在金融领域，能提升投研效率。

模型选择

模型蒸馏

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 是 DeepSeek-R1 系列中的一个轻量级蒸馏模型，以下是关于它的具体介绍：

模型属性：是基于 Qwen 模型，运用知识蒸馏技术从更大版本的 DeepSeek-R1 模型中提取出来的紧凑高效版本，参数量为 15 亿，属于小型语言模型。
技术特点：知识蒸馏过程将大型模型的知识和推理能力转移到 Qwen-1.5B 中，使得它在保持较高性能的同时，降低了计算复杂度和资源消耗。
性能优势：在一些主要基准上有出色表现，甚至超越了 GPT-4 和 Claude 3.5 Sonnet，能在数学和逻辑推理任务中展现出比 GPT-4o 和 Claude 3.5 等模型更优越的性能。
适用场景：由于其体积小、推理速度快，极适合资源受限环境，适用于手机、旧款笔记本甚至树莓派等设备进行简单问答、短文本生成等实时应用，在纯 CPU 模式下也能流畅运行。
部署优势：成本低、部署简单，适合初学者与边缘设备使用，有助于推动 AI 技术在更多场景中的应用和普及。

大型模型结构复杂、参数量大，在进行推理等计算时需要大量的计算资源和时间。通过蒸馏，将大型模型的知识迁移到小型模型上，小型模型的计算量大幅减少，能够在普通的硬件设备上快速运行，比如可以在移动设备或嵌入式设备上实时进行计算，而无需依赖昂贵的高性能服务器。

DS的全量模型太大了，肯定无法部署在嵌入式开发板上，目前在嵌入式领域部署的主要是1.5B、7B、8B几个版本。

模型转换

在瑞芯微的大模型官方网站（GitHub - airockchip/rknn-llm）介绍了如何进行模型转换。

首先需要在PC的Linux上安装如下工具：

复制代码

rkllm - toolkit==1.1.4
rkllm - runtime==1.1.4
python==3.8或python==3.10

然后进行如下步骤：

创建data_quant.json来对 rkllm 模型进行量化，我们使用 fp16 模型生成结果作为量化校准数据。
运行以下代码来生成data_quant.json并导出 rkllm 模型。

bash 复制代码

cd export
python generate_data_quant.py -m /path/to/DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 1.5B
python export_rkllm.py

瑞芯微在官方的rkllm_model_zoo提供了已转换的 rkllm 模型（提取码：rkllm），可以直接下载相应的模型，这里跳过模型转换的步骤。

量化选择

目前官方提供的转换后的模型文件有两个：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B_W8A8_RK3588.rkllm 和 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B_FP16_RK3588.rkllm ，都是针对特定硬件平台（RK3588）进行量化处理后的模型，它们的主要区别如下：

量化方式

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B_W8A8_RK3588.rkllm
- "W8A8" 表示权重（Weight）采用 8 位量化，激活值（Activation）也采用 8 位量化。8 位量化是一种较为常见的低精度量化方式，将原本更高精度（如 32 位浮点）的数值用 8 位来表示。这种方式大幅减少了模型参数和计算过程中的数据量。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B_FP16_RK3588.rkllm
- "FP16" 指的是半精度浮点数（16 位浮点）量化。与 8 位量化相比，FP16 保留了相对更多的精度信息，其数值表示范围和精度介于 32 位浮点数和 8 位量化之间。

模型大小

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B_W8A8_RK3588.rkllm
- 由于 8 位量化极大地压缩了数据表示，该模型的文件大小通常会显著小于 FP16 量化的模型。更小的模型大小意味着在存储和传输过程中占用更少的资源，对于存储容量有限的设备（如一些嵌入式设备）来说更为友好。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B_FP16_RK3588.rkllm
- 半精度浮点数量化虽然也对模型进行了一定程度的压缩，但相较于 8 位量化，其模型大小会更大一些。

计算效率

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B_W8A8_RK3588.rkllm
- 8 位量化在计算时可以显著减少内存访问和计算量，从而提高计算效率。在一些支持 8 位整数运算的硬件平台（如 RK3588）上，该模型能够利用硬件的低精度计算单元进行加速，使得推理速度更快。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B_FP16_RK3588.rkllm
- FP16 量化的计算效率介于 8 位量化和 32 位浮点计算之间。虽然比 32 位浮点计算更高效，但由于其数据精度高于 8 位量化，计算量和内存访问需求相对较大，因此推理速度可能不如 8 位量化模型。

模型精度

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B_W8A8_RK3588.rkllm
- 8 位量化不可避免地会损失一定的精度，因为用 8 位来表示原本更高精度的数值会导致信息丢失。在一些对精度要求极高的任务中，这种精度损失可能会对模型的性能产生一定影响，例如复杂的文本生成或高精度的知识问答任务。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B_FP16_RK3588.rkllm
- FP16 量化保留了相对较多的精度信息，因此在模型性能上通常更接近原始的高精度模型。在对精度要求较高的场景中，FP16 量化模型能够提供更好的结果。

我使用的是合众恒跃的4GB版本的AI300G智能盒，无法使用FP16的版本只能使用W8A8版本。

测试

测试程序编译

我们使用的测试程序是瑞芯微官方提供的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B Demo程序比较简单，我们采用的是官方提供的Ubuntu 20.02固件，直接进行本地编译。进入deploy目录，执行如下目录：

bash 复制代码

cmake ..
make

即可生成可执行文件。如果需要交叉编译，可以修改deploy/build-linux.sh文件。

编译后执行如下命令即可运行程序：

bash 复制代码

# export lib path
export LD_LIBRARY_PATH=./lib
/llm_demo '/home/hzhy/rkllm/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B_W8A8_RK3588.rkllm' 2048 4096

注意，瑞芯微手册上给的命令行参数太小了，无法加载模型。

测试结果

官方手册上说

RKLLM 所需要的 NPU 内核版本较高，用户在板端使用 RKLLM Runtime 进行模型

推理前，首先需要确认板端的 NPU 内核是否为 v0.9.8 版本，具体的查询命令如下：
bash 复制代码
# 板端执行以下命令，查询 NPU 内核版本
cat /sys/kernel/debug/rknpu/version
# 确认命令输出是否为：
# RKNPU driver: v0.9.8
若所查询的 NPU 内核版本低于 v0.9.8，请前往官方固件地址下载最新固件进行更新。

不过从实际测试看，合众恒跃开发板上的版本是v0.9.3，也是可以运行测试的，不需要更新固件。

若需要查看 RKLLM 在板端推理的性能，可使用如下指令：

bash 复制代码

export RKLLM_LOG_LEVEL=1

即可在每次推理完成后，显示 Prefill 与 Generate 阶段的 token 数与推理耗时。

下面是让DS对我的课程进行了一下评价。从这段评价看，1.5B的模型不是很理想，它无法忽略思考过程。

我也测试了官方的两个例子。

复制代码

hzhy@arm64-ubuntu:~/rkllm/rknn-llm-main/examples/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B_Demo/deploy$ /llm_demo '/home/hzhy/rkllm/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B_W8A8_RK3588.rkllm' 2048 4096
bash: /llm_demo: No such file or directory
hzhy@arm64-ubuntu:~/rkllm/rknn-llm-main/examples/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B_Demo/deploy$ ./llm_demo '/home/hzhy/rkllm/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B_W8A8_RK3588.rkllm' 2048 4096
rkllm init start
W rkllm: Warning: Your rknpu driver version is too low, please upgrade to 0.9.7.

I rkllm: rkllm-runtime version: 1.1.4, rknpu driver version: 0.9.3, platform: RK3588

Killed
hzhy@arm64-ubuntu:~/rkllm/rknn-llm-main/examples/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B_Demo/deploy$ ./llm_demo '/home/hzhy/rkllm/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B_W8A8_RK3588.rkllm' 2048 4096
rkllm init start
W rkllm: Warning: Your rknpu driver version is too low, please upgrade to 0.9.7.

I rkllm: rkllm-runtime version: 1.1.4, rknpu driver version: 0.9.3, platform: RK3588

rkllm init success

**********************可输入以下问题对应序号获取回答/或自定义输入********************

[0] 现有一笼子，里面有鸡和兔子若干只，数一数，共有头14个，腿38条，求鸡和兔子各有多少只？
[1] 有28位小朋友排成一行,从左边开始数第10位是学豆,从右边开始数他是第几位?

*************************************************************************


user: 0
现有一笼子，里面有鸡和兔子若干只，数一数，共有头14个，腿38条，求鸡和兔子各有多少只？
robot: <think>
首先，设鸡的数量为x，兔子的数量为y。

根据题目中的条件，我们知道：

1. 鸡和兔子的总数是14只，因此有方程：
   x + y = 14

2. 鸡有两条腿，兔子有四条腿，总腿数是38条，所以有另一个方程：
   2x + 4y = 38

接下来，通过代入法或消元法来解这两个方程。假设我们用代入法：

从第一个方程中解出x：
   x = 14 - y

将这个表达式代入第二个方程：
   2(14 - y) + 4y = 38
展开计算：
   28 - 2y + 4y = 38
合并同类项：
   2y = 10
解得：
   y = 5

然后，将y的值代入x = 14 - y中：
   x = 14 - 5 = 9

因此，鸡有9只，兔子有5只。
</think>

要解决这个问题，我们可以使用代数的方法。设：

- 鸡的数量为 \( x \) 只
- 兔子的数量为 \( y \) 只

根据题目给出的条件，可以列出以下两个方程：

1. **总头数**：鸡和兔子每只都有一个头，所以：
   \[
   x + y = 14
   \]

2. **腿的总数**：鸡有两条腿，兔子有四条腿，所以：
   \[
   2x + 4y = 38
   \]

接下来，我们可以通过解这两个方程来找到 \( x \) 和 \( y \) 的值。

**步骤一：从第一个方程中解出一个变量**

我们可以从第一个方程中解出 \( x \)：
\[
x = 14 - y
\]

**步骤二：代入第二个方程**

将 \( x = 14 - y \) 代入第二个方程：
\[
2(14 - y) + 4y = 38
\]
展开计算：
\[
28 - 2y + 4y = 38
\]
合并同类项：
\[
2y = 10
\]
解得：
\[
y = 5
\]

**步骤三：求出 \( x \)**

将 \( y = 5 \) 代入 \( x = 14 - y \) 中：
\[
x = 14 - 5 = 9
\]

因此，鸡的数量是 **9只**，兔子的数量是 **5只**。

**最终答案：**
鸡有 \(\boxed{9}\) 只，兔子有 \(\boxed{5}\) 只。

--------------------------------------------------------------------------------------
 Stage         Total Time (ms)  Tokens    Time per Token (ms)      Tokens per Second       
--------------------------------------------------------------------------------------
 Prefill       619.66           39        15.89                    62.94                   
 Generate      117258.71        627       189.71                   5.27                    
--------------------------------------------------------------------------------------

user: 1
有28位小朋友排成一行,从左边开始数第10位是学豆,从右边开始数他是第几位?
robot: <think>
首先，总共有28位小朋友。

从左边开始数，第10位是学豆。

因此，学豆的位置是从左边数的第10位。

接下来，计算从右边数的第几位：

总人数减去左边数的第10位，即28 - 10 = 18。

所以，学豆在右边数的第18位。
</think>

要解决这个问题，我们可以按照以下步骤进行分析：

**已知条件：**
- 总共有 **28** 位小朋友排成一行。
- 从左边开始数，第 **10** 位是学豆。

**问题：**
从右边开始数，学豆是第几位？

**解答过程：**

1. **确定学豆的位置：**
   - 学豆是从左边数的第10位，即位置编号为 **10**（假设从左到右依次编号）。

2. **计算从右边数的第几位：**
   - 总人数是 **28** 人。
   - 如果学豆在第10位（从左边开始数），那么从右边数的位置可以通过以下公式计算：
     \[
     \text{位置} = \text{总人数} - \text{左边数的位数}
     \]
     即：
     \[
     \text{位置} = 28 - 10 = 18
     \]

**最终答案：**
\boxed{18}

--------------------------------------------------------------------------------------
 Stage         Total Time (ms)  Tokens    Time per Token (ms)      Tokens per Second       
--------------------------------------------------------------------------------------
 Prefill       444.11           33        13.46                    74.31                   
 Generate      56647.80         318       180.93                   5.53                    
--------------------------------------------------------------------------------------

user: exit

测试程序非常消耗内存，我在运行测试程序时甚至不能打开浏览器，否则就会出现如下问题：

复制代码

hzhy@arm64-ubuntu:~/rkllm/rknn-llm-main/examples/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B_Demo/deploy$ ./llm_demo '/home/hzhy/rkllm/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B_W8A8_RK3588.rkllm' 2048 4096
rkllm init start
W rkllm: Warning: Your rknpu driver version is too low, please upgrade to 0.9.7.

I rkllm: rkllm-runtime version: 1.1.4, rknpu driver version: 0.9.3, platform: RK3588

Killed

合众恒跃的工程师给的建议是使用8GB版本的AI300G。

结语

从测试看，端侧AI推理发展得还是很快的。随着人工智能模型越来越发展，相信端侧推理会有很大的发展空间。