從DeepSeek到Qwen，AI大模型的移植與交互實戰(zhàn)指南
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在不久前發(fā)布的《技術(shù)實戰(zhàn) | OK3588-C開發(fā)板上部署DeepSeek-R1大模型的完整指南》一文中，小編為大家介紹了DeepSeek-R1在飛凌嵌入式OK3588-C開發(fā)板上的移植部署、效果展示以及性能評測，本篇文章不僅將繼續(xù)為大家?guī)黻P(guān)于DeepSeek-R1的干貨知識，還會深入探討多種平臺的移植方式，并介紹更為豐富的交互方式，幫助大家更好地應(yīng)用大語言模型。
1.1 使用RKLLM-Toolkit部署至NPU
RKLLM-Toolkit是瑞芯微為大語言模型（LLM）專門開發(fā)的轉(zhuǎn)換與量化工具，可以將訓(xùn)練好的模型轉(zhuǎn)化為適應(yīng)瑞芯微平臺的RKLLM格式。該工具針對大語言模型進行了優(yōu)化，使其能高效地在瑞芯微的NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元）上運行。上一篇文章中提到的部署方式即為通過RKLLM-Toolkit進行的NPU部署。具體步驟如下：
(1) 下載RKLLM SDK：
首先從GitHub下載RKLLM SDK包，并上傳至虛擬機。SDK下載鏈接：
[GitHub - airockchip/rknn-llm](https://github.com/airrockchip/rknn-llm)。
(2) Python版本檢查：
確保安裝的SDK版本與目標環(huán)境兼容(目前只支持python3.8或python3.10)
(3) 準備虛擬機環(huán)境：
在虛擬機中安裝rkllm-toolkit輪子，輪子包路徑（rknn-llm-main\rkllm-toolkit）。
pip install rkllm_toolkit-1.1.4-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
(4) 下載模型：
選擇需要部署的DeepSeek-R1模型。
git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
(5) 使用示例代碼進行模型轉(zhuǎn)換：
在rknn-llm-main\examples\DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B_Demo路徑下，使用RKLLM-Toolkit提供的示例代碼進行模型格式轉(zhuǎn)換。
python generate_data_quant.py -m /path/to/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B python export_rkllm.py
(6) 編譯可執(zhí)行程序：
通過運行deploy下build-linux.sh腳本（將交叉編譯器路徑替換為實際路徑）直接編譯示例代碼。這將在目錄中生成一個文件夾，其中包含可執(zhí)行文件和文件夾。
./build-linux.sh
(7) 部署模型：
將已編譯好的 _W8A8_RK3588.rkllm 文件和librkllmrt.so動態(tài)庫文件（路徑為：rknn-llm-main\rkllm-runtime\Linux\librkllm_api\aarch64 ），一同拷貝到編譯后生成的 build_linux_aarch64_Release 文件夾內(nèi)，然后將此文件夾上傳到目標板端。
接著，為目標板端build_linux_aarch64_Release文件夾中的 llm_demo 文件添加執(zhí)行權(quán)限并執(zhí)行它。
chmod +x llm_demo ./llm_demo _W8A8_RK3588.rkllm 10000 10000
優(yōu)勢與不足：
- 優(yōu)勢：部署至NPU后，大語言模型能高效運行，性能表現(xiàn)優(yōu)異，且對CPU資源的占用較少。
- 不足：相較于其他方法，部署過程稍顯復(fù)雜，需要較強的技術(shù)背景和經(jīng)驗。
1.2 使用Ollama一鍵部署至CPU
Ollama是一個開源的本地化大型語言模型（LLM）運行框架，支持在本地環(huán)境下運行各種開源LLM模型（如LLaMA、Falcon等），并提供跨平臺支持（macOS、Windows、Linux）。
通過Ollama，用戶可以無需依賴云服務(wù)，輕松部署和運行各種大語言模型。盡管Ollama支持快速部署，但由于DeepSeek-R1尚未在RK3588芯片上進行優(yōu)化，因此只能在CPU上運行，可能會占用較高的CPU資源。具體步驟如下：
(1) 下載Ollama：
根據(jù)需要下載并安裝Ollama，
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
若下載速度較慢，可參考以下鏡像方式進行加速。
curl-fsSL https://ollama.com/install.sh -o ollama_install.sh chmod +x ollama_install.sh sed-i 's| ollama/releases/download/v0.5.7/|'ollama_install.sh sh ollama_install.sh
(2) 查看Ollama結(jié)果：
確認Ollama正確安裝，并運行相關(guān)命令查看部署結(jié)果。
Ollama --help
(3) 下載DeepSeek-R1：
從Ollama官網(wǎng)渠道獲取下載DeepSeek-R1模型的指令。
(4) 運行DeepSeek-R1：
通過Ollama命令行接口啟動DeepSeek-R1模型。
ollama run deepseek-r1:1.5b
優(yōu)勢與不足：
- 優(yōu)勢：部署過程簡便快捷，適合快速測試和應(yīng)用。
- 不足：因模型未針對RK3588優(yōu)化，在CPU上運行時可能導(dǎo)致較高的CPU占用，影響性能。
2.在FCU3001平臺上部署其他大模型
除了DeepSeek-R1，Ollama還支持部署其他大語言模型，如通義千問（Qwen）等，這展示了Ollama的廣泛適用性。接下來，我們以通義千問為例，在飛凌嵌入式推出的一款搭載英偉達處理器的AI邊緣計算終端 FCU3001（基于NVIDIA Jetson Xavier NX處理器）上部署大語言模型：
FCU3001通過其強大的計算能力和優(yōu)化的軟件支持，能夠高效地運行Ollama所支持的大語言模型，如通義千問。在部署過程中，我們可以充分利用Ollama提供的靈活性和易用性，確保大語言模型在FCU3001上穩(wěn)定、流暢地運行。步驟如下：
(1) 安裝CUDA環(huán)境：
可以使用NVIDIA Jetson Xavier NX的GPU來運行模型。Ollama的安裝方法可以參考上述。
sudo apt update sudo apt upgrade sudo apt install nvidia-jetpack -y
(2) 進入Ollama官網(wǎng)：
瀏覽Ollama支持的其他模型。
(3) 選擇版本：
從Ollama支持的模型列表中選擇千問Qwen 1.8B版本。
(4) 運行模型：
在Ollama環(huán)境下，使用命令ollama run qwen:1.8b啟動通義千問模型。
ollama run qwen：1.8b
3.交互方式
在前述的部署方式中，交互方式主要基于串口調(diào)試，缺少圖形界面，無法展示圖片、表單等元素，也不能呈現(xiàn)歷史對話。為了提升用戶體驗，我們可以通過集成ChatboxUI或Web UI等方式，提供更為豐富的交互體驗。
3.1 Chatbox UI
Chatbox是一款集成多種語言模型的AI助手工具，支持如ChatGPT、Claude等多種模型。它不僅具備本地數(shù)據(jù)存儲和多語言切換功能，還支持圖像生成、Markdown和LaTeX等格式，提供人性化的界面和團隊協(xié)作功能。Chatbox支持Windows、macOS、Linux系統(tǒng)，用戶可在本地快速實現(xiàn)對大語言模型的交互。步驟如下：
(1) 下載Chatbox：
從Chatbox官網(wǎng)(https://chatboxai.app/zh)下載適合的安裝包。
(2) 安裝并配置：
下載完成后是一個Chatbox-1.10.4-arm64.AppImage的文件，其實就是一個可執(zhí)行文件，添加權(quán)限即可運行，就可以配置本地ollama API下的LLM模型了。
chmod +x Chatbox-1.10.4-arm64.AppImage ./Chatbox-1.10.4-arm64.AppImage
(3) 問答對話：
用戶可以通過直觀的圖形界面與模型進行交流，體驗更為便捷、流暢的交互。
3.2 Web UI
Web UI通過網(wǎng)頁或網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用提供圖形化用戶界面，使得用戶能夠輕松通過瀏覽器與大語言模型進行交互。用戶只需在瀏覽器中訪問相應(yīng)的IP地址和端口號，即可進行實時提問。步驟如下：
(1) Web UI環(huán)境搭建：
配置Web UI所需的環(huán)境。Web UI建議使用python3.11版本。所以使用的Miniconda創(chuàng)建python==3.11虛擬環(huán)境。
安裝Miniconda
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-aarch64.shchmod +x Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh./Miniconda3-lates
搭建Web UI環(huán)境。
conda create --name Web-Ui python=3.11 conda activate Web-Ui pip install open-webui -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
(2) 啟動Web UI：
使用open-webui serve啟動Web UI應(yīng)用，服務(wù)器的IP地址和端口號為0.0.0.0:8080。
open-webui serve
出現(xiàn)以下紅框信息證明啟動成功。
(3) 訪問Web UI：
在瀏覽器中輸入IP地址和端口號，打開Web UI界面，開始與大語言模型互動。
注冊賬號
4.總結(jié)
本文全面展示了OK3588-C開發(fā)板及FCU3001邊緣AI網(wǎng)關(guān)上大語言模型的多種移植方式，并介紹了如何通過Chatbox UI和Web UI等多種交互方式提升用戶體驗。
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