VibeThinker-1.5B-WEBUI部署教程：Jupyter一键启动完整指南

VibeThinker-1.5B-WEBUI 是一个轻量级、高效率的本地推理界面，专为微博开源的小参数语言模型 VibeThinker-1.5B 设计。它将强大的数学与编程推理能力封装在简洁的 Web 交互环境中，适合希望快速验证代码逻辑或解决算法题的技术爱好者。

作为一款仅15亿参数的模型，VibeThinker-1.5B 在数学和编程任务上的表现令人惊艳——其训练成本不到8000美元，却能在多个基准测试中超越参数规模大数百倍的竞品。通过集成 WEBUI 界面，用户无需复杂配置即可在 Jupyter 环境中一键启动服务，实现零门槛调用。

本文将带你从零开始完成镜像部署、环境启动到实际使用的全流程，特别适合刚接触 AI 模型但想快速上手实战的开发者。

1. 为什么选择 VibeThinker-1.5B？

1.1 小模型也有大能量

你可能已经习惯了动辄几十亿甚至上百亿参数的大模型，但 VibeThinker-1.5B 打破了“越大越好”的思维定式。这个只有15亿参数的密集模型，在特定任务上的表现不仅不输于更大模型，反而更具性价比。

它的设计初衷是探索小模型在数学推理与代码生成领域的极限能力。实验数据表明：

在 AIME24 数学竞赛基准上得分80.3，超过 DeepSeek R1（79.8）
在 HMMT25 上达到50.4分，显著优于 DeepSeek R1 的 41.7
LiveCodeBench v6 代码生成得分为51.1，略高于 Magistral Medium（50.3）

这意味着：即使面对 LeetCode 中等难度题、Codeforces Div2 题目，它也能给出高质量解法建议。

1.2 成本极低，易于部署

传统大模型往往需要昂贵的 GPU 资源和复杂的分布式推理框架。而 VibeThinker-1.5B 可以在单张消费级显卡（如 RTX 3060/3090）上流畅运行，内存占用低，响应速度快。

更重要的是，官方提供了预配置好的镜像环境，集成了 Jupyter + WEBUI，真正做到“开箱即用”。

1.3 英文提问效果更佳

虽然支持中文输入，但根据实测反馈，使用英文提问能显著提升模型的理解准确率和输出质量，尤其是在处理算法描述、数学符号表达时更为清晰。

例如：

"Write a Python function to check if a number is prime."

比中文“写一个判断素数的Python函数”更容易被正确解析并返回可执行代码。

2. 部署准备：获取镜像并初始化环境

2.1 获取预置镜像

推荐使用 CSDN 星图平台提供的标准化 AI 镜像包，已内置以下组件：

VibeThinker-1.5B 模型权重
FastAPI 后端服务
Gradio 构建的 WEBUI 界面
Jupyter Notebook 快捷入口
一键启动脚本1键推理.sh

访问 CSDN星图镜像广场搜索VibeThinker-1.5B-WEBUI即可一键部署。

⚠️ 提示：请确保实例至少配备 16GB 显存（推荐 NVIDIA A10/A100 或 RTX 3090 及以上），系统盘预留 30GB 以上空间用于模型加载。

2.2 启动实例并进入 Jupyter

部署完成后，点击“启动实例”，等待几分钟直到状态变为“运行中”。

随后点击“JupyterLab 访问”按钮，系统会自动跳转至交互式开发环境。

首次登录时，默认路径为/root，你会看到如下文件结构：

/root/ ├── 1键推理.sh # 一键启动推理服务 ├── config.yaml # 服务配置文件 ├── webui.py # Gradio前端主程序 └── backend/ # 推理引擎目录

这些都已预先配置好，无需手动修改。

3. 一键启动 WEBUI 服务

3.1 执行启动脚本

在 JupyterLab 中打开终端（Terminal），输入以下命令：

cd /root bash 1键推理.sh

该脚本会自动完成以下操作：

检查 CUDA 环境与 PyTorch 版本
加载 VibeThinker-1.5B 模型至 GPU
启动 FastAPI 服务监听 8080 端口
使用 Gradio 搭建 Web 前端并开放公网访问链接

执行成功后，终端将输出类似信息：

INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8080 INFO: Started reloader process [pid=123] using statreload Gradio App launched locally at: http://127.0.0.1:7860 Public URL: https://xxxx.gradio.live

此时，你的模型服务已在后台运行。

3.2 如何确认服务正常？

观察终端是否有报错信息。若出现OOM（Out of Memory）错误，请尝试降低 batch size 或更换更高显存设备。

正常情况下，模型加载耗时约 1~2 分钟，之后即可通过网页访问。

4. 使用 WEBUI 进行推理

4.1 打开网页推理界面

返回实例控制台，点击“网页推理”按钮，或直接访问 Gradio 提供的公网地址（如https://xxxx.gradio.live）。

页面加载后，你将看到简洁的对话界面，包含两个关键输入框：

System Prompt（系统提示词）
User Input（用户问题）

4.2 设置正确的系统提示词

这是使用 VibeThinker-1.5B 的关键一步！

由于这是一个专注于编程与数学推理的小模型，必须通过 system prompt 明确告知其角色定位，否则输出可能偏离预期。

✅ 正确示例：

You are a programming assistant. Help solve algorithmic problems with clean, efficient code.

或针对数学任务：

You are an expert in mathematical reasoning. Solve competition-level math problems step by step.

❌ 错误做法：留空或填写“你是谁？”、“介绍一下你自己”等无关内容。

4.3 输入问题并获取结果

现在可以输入具体任务了。以下是几个实用示例：

示例 1：LeetCode 类题目

输入：

Write a Python function to find the longest palindromic substring in a string.

输出（节选）：

def longestPalindrome(s): if not s: return "" start = 0 max_len = 1 for i in range(len(s)): # Check odd length palindromes left, right = i, i while left >= 0 and right < len(s) and s[left] == s[right]: if right - left + 1 > max_len: start = left max_len = right - left + 1 left -= 1 right += 1 ... return s[start:start+max_len]

示例 2：数学证明题

输入：

Prove that the sum of the first n odd numbers is n^2.

输出（节选）：

We proceed by mathematical induction.
Base case: For n = 1, the first odd number is 1, and 1² = 1. True.
Inductive step: Assume true for n = k, i.e., 1 + 3 + ... + (2k−1) = k².
Then for n = k+1:
Sum = k² + (2(k+1)−1) = k² + 2k + 1 = (k+1)².
Hence proved by induction.

可以看到，模型不仅能输出正确结论，还能展示完整的推导过程。

5. 实用技巧与常见问题

5.1 提升推理质量的小技巧

技巧	说明
使用英文提问	尤其在涉及代码、公式、术语时，英文理解更精准
明确任务类型	加上“step by step”、“with comments”等指令可提高可读性
限定语言格式	如“return only Python code”可避免多余解释
分步提问	复杂问题拆解为“分析思路 → 写伪代码 → 实现细节”三步