deepseek-r1:7b-qwen-distill-fp16

关于 DeepSeek-R1 7B Qwen 蒸馏版模型的 FP16 量化详情
模型概述
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 是由 DeepSeek 和通义千问（Qwen）合作开发的一个轻量级大型语言模型，基于原始 DeepSeek-R1 架构进行了知识蒸馏优化。该模型具有约 70亿参数，在保持较高性能的同时显著降低了计算资源需求[^1]。
下载与存储大小
完整的 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 模型文件可以从 Hugging Face 的官方仓库获取[^3]。这些文件总大小约为 16GB，涵盖了权重、配置和其他必要组件。对于希望本地部署或进一步研究的用户来说，这是必需的数据集合。
FP16 量化支持
FP16 (半精度浮点数) 是一种常见的模型压缩技术，能够有效减少内存占用并加速推理过程而不明显牺牲准确性。针对此特定版本——即经过 Qwen 知识蒸馏后的 DeepSeek-R1 7B ——其确实提供了 FP16 格式的预训练权重用于高效部署场景[^4]。通过采用这种形式，可以实现更高效的 GPU 利用率以及更低延迟的服务响应时间。
部署方法推荐
为了充分利用硬件能力并简化操作流程，可考虑利用 vllm 库来进行服务端设置。以下是具体命令示例：
pip install vllm
vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B \
--tensor-parallel-size 2 \
--max-model-len 32768 \
--enforce-eager
登录后复制
上述脚本设置了张量并行度为2，并启用了最大上下文长度至32K token的支持选项，同时还强制开启了即时执行模式来提升整体效率。
推理质量保障措施
值得注意的是，在实际应用过程中如果发现部分回复存在逻辑跳跃现象，则可以通过引入显式思维链提示符 <think> 来引导更加深入全面的回答构建方式。