各大文章都在讲如何通过ollama运行DeepSeek R1蒸馏版，我也深以为然，但我一直是通过vllm来运行的，想着都是同样的模型，也就觉得没什么不同了。

可是在测试ollama时，发现不对啊。

服务器上资源有限，我使用了vllm来运行deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B，经过多次尝试后，context-length只能达到15,520的数量，在我测试智能体时经常不够用，甚是困扰。

后来查阅ollama上的模型文件deepseek-r1:32b，发现其contenxt-length达到13万，这很可观，因此就想下载试用一下。经过长达一天的龟速下载，终于可以使用了。

可是一运行推理代码，就报错了，根本不输出啊。我这里罗列几个：

SYSTEMP PROMPT:一连串信息，大致意思就是让它生成json格式的指令

USER PROMPT:请分别检索大连海事大学、武汉理工大学、集美大学和上海海事大学近一星期的动态，并形成报告

来看结果：

1. 空白

{}   

2. 换学校

{
     "id": "search_1",
     "task": "使用Google搜索查找四所高校的最新动态或新闻。",
     "tool": "google_search_tool",
     "params": {
         "search_term": "清华大学 北京大学 浙江大学 复旦大学 最新动态 新闻",
         "top_k": 20
     }
}

3. 直接给你杜撰一段文字

{'<%>': '4', '<^>': '-', '<<4>>': '11'}   

使用vllm运行的办法

这个方法其实也比较简单，我比较建议使用docker来运行。

假设

1. 操作系统：Linux我是用Linux系统，Windows系统其实也一样的，因为用Docker也就不用太多区分系统了。

2. 模型目录：~/models

前提

1. 安装好Docker和nvidia运行时环境。

2. 有python运行环境，也就是有pip或者pip3命令。

下载模型

我喜欢从modelscope上下载，就在国内，速度也快。

# install modelscope
pip install modelscope

# download model
modelscope download --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B README.md --local_dir ~/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

运行模型

docker run \
    --rm -d \
    --runtime nvidia \
    --gpus all \
    -v $(pwd)/models:/models \
    -p 8000:8000 \
    --ipc=host \
    vllm/vllm-openai:latest \
    --model /models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B \
    --served-model-name deepseek-reasoner \
    --max-model-len 15520 \
    --gpu-memory-utilization 0.9

后面的--max-model-len可以根据机器情况来定。

前端

前端你用AnythingLLM、Chatbox之类的都可以。

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