速看！EASY-EAI教你离线部署Deepseek R1大模型

1. Deepseek简介

DeepSeek-R1，是幻方量化旗下AI公司深度求索（DeepSeek）研发的推理模型。DeepSeek-R1采用强化学习进行后训练，旨在提升推理能力，尤其擅长数学、代码和自然语言推理等复杂任务。作为国产AI大数据模型的代表，凭借其卓越的推理能力和高效的文本生成技术，在全球人工智能领域引发广泛关注。本文主要说明DeepSeek-R1如何离线运行在EASY-EAI-Orin-Nano(RK3576)硬件上, RK3576 具有优异的端侧AI能效比与极高的性价比，是AI落地的不二之选。

演示视频：
2. 开发环境搭建
2.1RKLLM-Toolkit安装本节主要说明如何通过 pip 方式来安装 RKLLM-Toolkit，用户可以参考以下的具体流程说明完成 RKLLM-Toolkit 工具链的安装。

工具安装包链接: https://pan.baidu.com/s/1y5ZN5sl4e3HJI5d9Imt4pg?pwd=1234(提取码: 1234)

2.1.1安装miniforge3工具

为防止系统对多个不同版本的 Python 环境的需求，建议使用 miniforge3 管理 Python 环境。检查是否安装 miniforge3 和 conda 版本信息，若已安装则可省略此小节步骤。

下载 miniforge3 安装包：

wget -c https://mirrors.bfsu.edu.cn/github-release/conda-forge/miniforge/LatestRelease/Miniforge3-Linux-x86_64.sh

安装miniforge3:

chmod 777 Miniforge3-Linux-x86_64.shbash Miniforge3-Linux-x86_64.sh

2.1.2创建 RKLLM-Toolkit Conda 环境进入 Conda base 环境:

source ~/miniforge3/bin/activate

创建一个 Python3.8 版本（建议版本）名为 RKLLM-Toolkit 的 Conda 环境:

conda create -n RKLLM-Toolkit python=3.8

进入 RKLLM-Toolkit Conda 环境:

conda activate RKLLM-Toolkit

2.1.3安装RKLLM-Toolkit

在 RKLLM-Toolkit Conda 环境下使用 pip 工具直接安装所提供的工具链 whl 包，在安装过程 中，安装工具会自动下载 RKLLM-Toolkit 工具所需要的相关依赖包。

pip3 install nvidia_cublas_cu12-12.1.3.1-py3-none-manylinux1_x86_64.whlpip3 install torch-2.1.0-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whlpip3 install rkllm_toolkit-1.1.4-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

若在安装的过程中，某些文件安装很慢，可以登录python官网单独下载:

https://pypi.org/

执行以下命令没有报错，则安装成功。

3.Deepseek-R1模型转换
本章主要说明如何实现Deepseek-R1大语言模型如何转换为RKLLM模型。

3.1模型与脚本下载

本节提供两种大模型文件，Hugging face的原始模型和转换完成的NPU模型。

还有用于模型转换的脚本：

3.2模型转换下载完成后模型和脚本放到同一个目录:

在RKLLM-Toolkit环境，执行以下指令进行模型转换:

至此模型转换成功,生成deepseek_w4a16.rkllm NPU化的大模型文件：

test.py转换脚本如下所示, 用于转换deepseek-r1模型:

from rkllm.api import RKLLMfrom datasets import load_datasetfrom transformers import AutoTokenizerfrom tqdm import tqdmimport torchfrom torch import nnimport os# os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='1'

modelpath = '/home/developer/RKLLM-Toolkit/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B'llm = RKLLM()
# Load model# Use 'export CUDA_VISIBLE_DEVICES=2' to specify GPU device# options ['cpu', 'cuda']ret = llm.load_huggingface(model=modelpath, model_lora = None, device='cpu')# ret = llm.load_gguf(model = modelpath)if ret != 0: print('Load model failed!') exit(ret)
# Build modeldataset = "./data_quant.json"# Json file format, please note to add prompt in the input，like this:# [{"input":"Human: 你好！\nAssistant: ", "target": "你好！我是人工智能助手KK！"},...]
qparams = None# qparams = 'gdq.qparams' # Use extra_qparamsret = llm.build(do_quantization=True, optimization_level=1, quantized_dtype='w4a16', quantized_algorithm='normal', target_platform='rk3576', num_npu_core=2, extra_qparams=qparams, dataset=None)
if ret != 0: print('Build model failed!') exit(ret)
# Chat with modelmessages = "<|im_start|>system You are a helpful assistant.<|im_end|><|im_start|>user你好！\n<|im_end|><|im_start|>assistant"kwargs = {"max_length": 128, "top_k": 1, "top_p": 0.8, "temperature": 0.8, "do_sample": True, "repetition_penalty": 1.1}# print(llm.chat_model(messages, kwargs))

# Export rkllm modelret = llm.export_rkllm("./deepseek_r1_rk3576_w4a16.rkllm")if ret != 0:print('Export model failed!')

4.Deepseek-R1模型部署
本章主要说明RKLLM格式的NPU模型如何运行在EASY-EAI-Orin-Nano硬件上。

下载链接:https://pan.baidu.com/s/1B-DZTI-Q6i__b6Tdsrk_Ow?pwd=1234(提取码: 1234)然后把例程【复制粘贴】到nfs挂载目录中。（不清楚目录如何构建的，可以参考《入门指南/开发环境准备/nfs服务搭建与挂载》）。特别注意:源码目录和模型最好cp到板子上，如/userdata，否则在nfs目录执行大模型会导致模型初始化过慢。

进入到开发板对应的例程目录执行编译操作，具体命令如下所示：

cd /userdata/deepseek-demo/./build.sh

4.1例程运行及效果进入例程的deepseek-demo/deepseek-demo_release目录，执行下方命令，运行示例程序：

cd deepseek-demo_release/ulimit -HSn 102400 ./deepseek-demo deepseek_w4a16.rkllm 256 512

至此可以进行对话测试了，试着输入“直角三角形两直角边是3和4，斜边是多少？”。回答如下所示:

4.2RKLLM算法例程例程目录为rkllm-demo/src/main.cpp，操作流程如下。

具体代码如下所示:

#include #include #include #include "rkllm.h"#include #include #include #include
#define PROMPT_TEXT_PREFIX "<|im_start|>system You are a helpful assistant. <|im_end|> <|im_start|>user"#define PROMPT_TEXT_POSTFIX "<|im_end|><|im_start|>assistant"

using namespace std;LLMHandle llmHandle = nullptr;
void exit_handler(int signal){ if (llmHandle != nullptr) { { cout << "程序即将退出" << endl; LLMHandle _tmp = llmHandle; llmHandle = nullptr; rkllm_destroy(_tmp); } } exit(signal);}
void callback(RKLLMResult *result, void *userdata, LLMCallState state){ if (state == RKLLM_RUN_FINISH) { printf("\n"); } else if (state == RKLLM_RUN_ERROR) { printf("\\run error\n"); } else if (state == RKLLM_RUN_GET_LAST_HIDDEN_LAYER) { /* ================================================================================================================ 若使用GET_LAST_HIDDEN_LAYER功能,callback接口会回传内存指针:last_hidden_layer,token数量embd_size 通过这三个参数可以取得last_hidden_layer中的数据 注:需要在当前callback中获取,若未及时获取,下一次callback会将该指针释放 ===============================================================================================================*/ if (result->last_hidden_layer.embd_size != 0 && result->last_hidden_layer.num_tokens != 0) { int data_size = result->last_hidden_layer.embd_size * result->last_hidden_layer.num_tokens * sizeof(float); printf("\ndata_size:%d",data_size); std::ofstream outFile("last_hidden_layer.bin", std::binary); if (outFile.is_open()) { outFile.write(reinterpret_cast(result->last_hidden_layer.hidden_states), data_size); outFile.close(); std::cout << "Data saved to output.bin successfully!" << std::endl; } else { std::cerr << "Failed to open the file for writing!" << std::endl; } } } else if (state == RKLLM_RUN_NORMAL) { printf("%s", result->text); }}
int main(int argc, char **argv){ if (argc < 4) { std::cerr << "Usage: " << argv[0] << " model_path max_new_tokens max_context_len\n"; return 1; }
signal(SIGINT, exit_handler); printf("rkllm init start\n");
//设置参数及初始化 RKLLMParam param = rkllm_createDefaultParam(); param.model_path = argv[1];
//设置采样参数 param.top_k = 1; param.top_p = 0.95; param.temperature = 0.8; param.repeat_penalty = 1.1; param.frequency_penalty = 0.0; param.presence_penalty = 0.0;
param.max_new_tokens = std::atoi(argv[2]); param.max_context_len = std::atoi(argv[3]); param.skip_special_token = true; param.extend_param.base_domain_id = 0;
int ret = rkllm_init(&llmHandle, ¶m, callback); if (ret == 0){ printf("rkllm init success\n"); } else { printf("rkllm init failed\n"); exit_handler(-1); }
string text; RKLLMInput rkllm_input;
// 初始化 infer 参数结构体 RKLLMInferParam rkllm_infer_params; memset(&rkllm_infer_params, 0, sizeof(RKLLMInferParam)); // 将所有内容初始化为 0
// 1. 初始化并设置 LoRA 参数（如果需要使用 LoRA） // RKLLMLoraAdapter lora_adapter; // memset(&lora_adapter, 0, sizeof(RKLLMLoraAdapter)); // lora_adapter.lora_adapter_path = "qwen0.5b_fp16_lora.rkllm"; // lora_adapter.lora_adapter_name = "test"; // lora_adapter.scale = 1.0; // ret = rkllm_load_lora(llmHandle, &lora_adapter); // if (ret != 0) { // printf("\nload lora failed\n"); // }
// 加载第二个lora // lora_adapter.lora_adapter_path = "Qwen2-0.5B-Instruct-all-rank8-F16-LoRA.gguf"; // lora_adapter.lora_adapter_name = "knowledge_old"; // lora_adapter.scale = 1.0; // ret = rkllm_load_lora(llmHandle, &lora_adapter); // if (ret != 0) { // printf("\nload lora failed\n"); // }
// RKLLMLoraParam lora_params; // lora_params.lora_adapter_name = "test"; // 指定用于推理的 lora 名称 // rkllm_infer_params.lora_params = &lora_params;
// 2. 初始化并设置 Prompt Cache 参数（如果需要使用 prompt cache） // RKLLMPromptCacheParam prompt_cache_params; // prompt_cache_params.save_prompt_cache = true; // 是否保存 prompt cache // prompt_cache_params.prompt_cache_path = "./prompt_cache.bin"; // 若需要保存prompt cache, 指定 cache 文件路径 // rkllm_infer_params.prompt_cache_params = &prompt_cache_params;
// rkllm_load_prompt_cache(llmHandle, "./prompt_cache.bin"); // 加载缓存的cache
rkllm_infer_params.mode = RKLLM_INFER_GENERATE;
while (true) { std::string input_str; printf("\n"); printf("user: "); std::getline(std::cin, input_str); if (input_str == "exit") { break; } for (int i = 0; i < (int)pre_input.size(); i++) { if (input_str == to_string(i)) { input_str = pre_input[i]; cout << input_str << endl; } }
//text = PROMPT_TEXT_PREFIX + input_str + PROMPT_TEXT_POSTFIX; text = input_str; rkllm_input.input_type = RKLLM_INPUT_PROMPT; rkllm_input.prompt_input = (char *)text.c_str(); printf("robot: ");
// 若要使用普通推理功能,则配置rkllm_infer_mode为RKLLM_INFER_GENERATE或不配置参数 rkllm_run(llmHandle, &rkllm_input, &rkllm_infer_params, NULL); } rkllm_destroy(llmHandle);
return 0;}