DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型服务编排：Kubeflow集成

1. 引言

随着大语言模型在数学推理、代码生成和逻辑推导等复杂任务中的表现不断提升，如何高效地将高性能小参数量模型部署为可扩展的生产级服务成为工程实践中的关键挑战。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 是基于 DeepSeek-R1 强化学习数据蒸馏技术对 Qwen-1.5B 模型进行知识迁移与能力增强后的轻量级推理模型，具备出色的逻辑理解与生成能力。

该模型由开发者“by113小贝”完成二次开发与封装，支持通过 Web 接口调用，并已在本地环境验证其稳定性与响应性能。为进一步提升服务的可管理性、弹性伸缩能力和多租户支持能力，本文重点介绍如何将该模型服务集成至 Kubeflow 平台，实现从单机部署到云原生 AI 服务的演进。

本技术方案适用于希望在 Kubernetes 环境中构建可控、可观测、可复用的大模型推理流水线的研发团队，涵盖模型容器化、Kubeflow Serving 部署、流量管理及运维监控等核心环节。

2. 技术架构与系统设计

2.1 整体架构概览

本方案采用云原生 AI 工程化架构，整体分为四层：

• 模型层：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型文件（Hugging Face 格式），缓存于共享存储路径/root/.cache/huggingface
• 容器层：基于 NVIDIA CUDA 基础镜像构建的 Docker 容器，包含 Python 运行时与依赖库
• 编排层：Kubernetes + Kubeflow Pipeline/Serving，负责模型服务的部署、版本控制与自动扩缩容
• 接口层：Gradio 提供的 Web UI 与 RESTful API，支持交互式访问与程序化调用

+------------------+ +-------------------+ | Gradio Web UI | <-> | Ingress Gateway | +------------------+ +-------------------+ | +------------------+ | KFServing (KSVC) | +------------------+ | +---------------------+ | Pod: Model Container | | GPU Resource Request | +---------------------+

2.2 模型特性与运行约束

注意：由于模型需加载至 GPU 显存运行，建议节点配备至少 8GB 显存的 NVIDIA GPU（如 T4 或 A10G）。

3. 模型服务容器化打包

3.1 构建准备

确保宿主机已安装以下组件：

• Docker Engine
• NVIDIA Container Toolkit
• Hugging Face CLI（用于模型下载）

首先确认模型已缓存至目标路径：

ls /root/.cache/huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1___5B

若未下载，请执行：

huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B --local-dir /root/.cache/huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1___5B

3.2 Dockerfile 实现

创建Dockerfile文件如下：

FROM nvidia/cuda:12.1.0-runtime-ubuntu22.04 RUN apt-get update && apt-get install -y \ python3.11 \ python3-pip \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/* WORKDIR /app COPY app.py . # 创建缓存目录并复制模型 RUN mkdir -p /root/.cache/huggingface/deepseek-ai COPY --from=builder /root/.cache/huggingface/deepseek-ai /root/.cache/huggingface/deepseek-ai # 安装依赖 RUN pip3 install torch==2.9.1 torchvision transformers==4.57.3 gradio==6.2.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 EXPOSE 7860 CMD ["python3", "app.py"]

优化建议：使用多阶段构建减少镜像体积；或将模型挂载为 PVC 避免镜像臃肿。

3.3 镜像构建与推送

# 构建镜像 docker build -t deepseek-r1-1.5b:latest . # 打标签并推送到私有仓库（示例） docker tag deepseek-r1-1.5b:latest registry.example.com/ai-models/deepseek-r1-1.5b:v1.0 docker push registry.example.com/ai-models/deepseek-r1-1.5b:v1.0

4. Kubeflow 集成部署

4.1 环境前提条件

• 已部署 Kubeflow 1.7+（推荐使用 Manifests 或 AWS/EKS Distro）
• Kubernetes 集群启用 GPU 节点池（nvidia-device-plugin 已安装）
• 动态存储供应（StorageClass）可用（用于模型持久化）

4.2 编写 KFServing (KSVC) 配置文件

创建kfservice-deepseek.yaml：

apiVersion: serving.kserve.io/v1beta1 kind: InferenceService metadata: name: deepseek-r1-distill-qwen-15b namespace: kubeflow-user-example-com spec: predictor: model: modelFormat: name: pytorch storageUri: "nfs://nfs-server/models/deepseek-r1-distill-qwen-1.5B" resources: limits: nvidia.com/gpu: 1 memory: 16Gi requests: nvidia.com/gpu: 1 cpu: "4" memory: 12Gi runtime: kserve-custom-model-server container: image: registry.example.com/ai-models/deepseek-r1-1.5b:v1.0 ports: - containerPort: 7860 protocol: TCP env: - name: DEVICE value: "cuda" - name: MAX_TOKENS value: "2048" - name: TEMPERATURE value: "0.6"

说明：

• storageUri可替换为 S3/OSS/NFS 等共享存储路径；
• 若使用 PVC 挂载模型，可在volumeMounts中声明。

4.3 应用部署配置

kubectl apply -f kfservice-deepseek.yaml

查看服务状态：

kubectl get inferenceservice deepseek-r1-distill-qwen-15b -n kubeflow-user-example-com

预期输出：

NAME URL READY LATEST READY deepseek-r1-distill-qwen-15b http://deepseek-r1-distill-qwen-15b.default.example.com True v1

4.4 外部访问配置

通过 Istio Gateway 暴露服务：

apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3 kind: VirtualService metadata: name: deepseek-web-vs namespace: kubeflow-user-example-com spec: hosts: - "deepseek.example.com" gateways: - kubeflow-gateway http: - route: - destination: host: deepseek-r1-distill-qwen-15b.kubeflow-user-example-com.svc.cluster.local port: number: 7860

绑定 DNS 后即可通过域名访问 Gradio 页面。

5. 性能调优与运维实践

5.1 推理参数优化建议

在app.py中可通过环境变量注入：

TEMPERATURE = float(os.getenv("TEMPERATURE", "0.6")) MAX_TOKENS = int(os.getenv("MAX_TOKENS", "2048"))

5.2 自动扩缩容策略（HPA）

为应对高并发请求，配置 Horizontal Pod Autoscaler：

apiVersion: autoscaling/v2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: deepseek-hpa namespace: kubeflow-user-example-com spec: scaleTargetRef: apiVersion: serving.kserve.io/v1beta1 kind: InferenceService name: deepseek-r1-distill-qwen-15b minReplicas: 1 maxReplicas: 5 metrics: - type: Resource resource: name: cpu target: type: Utilization averageUtilization: 70

提示：GPU 利用率目前无法直接作为 HPA 指标，建议结合 Prometheus + Custom Metrics Adapter 监控nvidia_smi数据。

5.3 日志与监控集成

• 日志收集：使用 Fluent Bit 将容器日志发送至 Elasticsearch
• 指标监控：Prometheus 抓取 KFServing 指标（kserve_request_count,kserve_latency_ms）
• 链路追踪：集成 Jaeger 记录推理请求调用链

示例 Prometheus 查询语句：

sum(rate(kserve_request_count{model_name="deepseek-r1-distill-qwen-15b"}[5m])) by (status)

6. 故障排查与常见问题

6.1 模型加载失败

现象：Pod CrashLoopBackOff，日志显示OSError: Can't load config for '...'

解决方案：

• 确保模型路径正确且权限可读
• 检查local_files_only=True是否误设
• 使用ls -la /root/.cache/huggingface/deepseek-ai/...验证文件完整性

6.2 GPU 不可见

现象：PyTorch 无法识别 CUDA 设备

检查步骤：

# 在 Pod 内执行 nvidia-smi # 应能看到 GPU python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())" # 应返回 True

修复方法：

• 确认节点已安装nvidia-container-toolkit
• 检查 DaemonSetnvidia-device-plugin是否正常运行

6.3 请求超时或延迟过高

可能原因：

• GPU 显存不足导致频繁 Swap
• 批处理过大或max_tokens设置过高
• 网络带宽瓶颈（尤其跨区域访问）

优化措施：

• 限制最大 token 输出
• 增加readinessProbe和timeoutSeconds
• 启用模型量化（后续升级方向）

7. 总结

7. 总结

本文系统阐述了如何将 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 这一具备强大逻辑推理能力的小规模大模型，从本地 Web 服务升级为基于 Kubeflow 的云原生 AI 推理服务。通过容器化封装、KFServing 部署、GPU 资源调度与自动扩缩容机制，实现了模型服务的高可用、易维护和可扩展。

核心成果包括：

1. 成功构建轻量级 CUDA 容器镜像，兼容主流 GPU 环境；
2. 实现 Kubeflow 原生集成，支持版本管理与灰度发布；
3. 提出完整的监控、日志与弹性伸缩方案，满足生产级 SLA 要求。

未来可进一步探索的方向包括：

• 结合 Kubeflow Pipelines 构建端到端微调+部署流水线；
• 引入 vLLM 或 TensorRT-LLM 提升吞吐性能；
• 支持多模型路由与 A/B 测试策略。

该实践为中小型团队提供了低成本、高效率的大模型服务化路径，助力快速落地 AI 应用场景。

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