1. Deepseek简介

      DeepSeek-R1，是幻方量化旗下AI公司深度求索（DeepSeek）研发的推理模型 。DeepSeek-R1采用强化学习进行后训练，旨在提升推理能力，尤其擅长数学、代码和自然语言推理等复杂任务。作为国产AI大数据模型的代表，凭借其卓越的推理能力和高效的文本生成技术，在全球人工智能领域引发广泛关注。

      本文主要说明DeepSeek-R1如何离线运行在EASY-EAI-Orin-Nano(RK3576)硬件上, RK3576 具有优异的端侧AI能效比与极高的性价比，是AI落地的不二之选。

演示视频：

Orin-Nano离线部署Deepseek

2.开发环境搭建

2.1 RKLLM-Toolkit安装

      本节主要说明如何通过 pip 方式来安装 RKLLM-Toolkit，用户可以参考以下的具体流程说明完成 RKLLM-Toolkit 工具链的安装。

      工具安装包链接: https://pan.baidu.com/s/1y5ZN5sl4e3HJI5d9Imt4pg?pwd=1234（提取码: 1234）。

2.1.1安装minforge3工具

      为防止系统对多个不同版本的 Python 环境的需求，建议使用 miniforge3 管理 Python 环境。 检查是否安装 miniforge3 和 conda 版本信息，若已安装则可省略此小节步骤。

      下载 miniforge3 安装包：

wget -c https://mirrors.bfsu.edu.cn/github-release/conda-forge/miniforge/LatestRelease/Miniforge3-Linux-x86_64.sh

      安装miniforge3： 

chmod 777 Miniforge3-Linux-x86_64.sh

bash Miniforge3-Linux-x86_64.sh

2.1.2 创建RKLLM-Toolkit Conda环境

      进入Conda base环境：

 source ~/miniforge3/bin/activate

       创建一个 Python3.8 版本（建议版本）名为 RKLLM-Toolkit 的 Conda 环境:

conda create -n RKLLM-Toolkit python=3.8

       进入 RKLLM-Toolkit Conda 环境:

conda activate RKLLM-Toolkit

 2.1.3 安装RKLLM-Toolkit

      在 RKLLM-Toolkit Conda 环境下使用 pip 工具直接安装所提供的工具链 whl 包，在安装过程 中，安装工具会自动下载 RKLLM-Toolkit 工具所需要的相关依赖包。

pip3 install nvidia_cublas_cu12-12.1.3.1-py3-none-manylinux1_x86_64.whl

pip3 install torch-2.1.0-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl

pip3 install rkllm_toolkit-1.1.4-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

      若在安装的过程中，某些文件安装很慢，可以登录python官网单独下载:

https://pypi.org/

       执行以下命令没有报错，则安装成功。

3.Deepseek-R1 模型转换

      本章主要说明如何实现Deepseek-R1大语言模型如何转换为RKLLM模型。 

3.1 模型与脚本下载

      本节提供两种大模型文件，Hugging face的原始模型和转换完成的NPU模型。

      还有用于模型转换的脚本：

      下载链接: https://pan.baidu.com/s/1yLALcGl4jUupU8BZvU9xcA?pwd=1234 （提取码: 1234）。

3.2 模型转换

      下载完成后模型与脚本放到同一个目录：

      在RKLLM-Toolkit环境，执行以下指令进行模型转换:

      至此模型转换成功,生成deepseek_w4a16.rkllm NPU化的大模型文件：

      test.py转换脚本如下所示, 用于转换deepseek-r1模型:

from rkllm.api import RKLLM
from datasets import load_dataset
from transformers import AutoTokenizer
from tqdm import tqdm
import torch
from torch import nn
import os
# os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='1'


modelpath = '/home/developer/RKLLM-Toolkit/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B'
llm = RKLLM()

# Load model
# Use 'export CUDA_VISIBLE_DEVICES=2' to specify GPU device
# options ['cpu', 'cuda']
ret = llm.load_huggingface(model=modelpath, model_lora = None, device='cpu')
# ret = llm.load_gguf(model = modelpath)
if ret != 0:
    print('Load model failed!')
    exit(ret)

# Build model
dataset = "./data_quant.json"
# Json file format, please note to add prompt in the input，like this:
# [{"input":"Human: 你好！\nAssistant: ", "target": "你好！我是人工智能助手KK！"},...]

qparams = None
# qparams = 'gdq.qparams' # Use extra_qparams
ret = llm.build(do_quantization=True, optimization_level=1, quantized_dtype='w4a16',
                quantized_algorithm='normal', target_platform='rk3576', num_npu_core=2, extra_qparams=qparams, dataset=None)

if ret != 0:
    print('Build model failed!')
    exit(ret)

# Chat with model
messages = "<|im_start|>system You are a helpful assistant.<|im_end|><|im_start|>user你好！\n<|im_end|><|im_start|>assistant"
kwargs = {"max_length": 128, "top_k": 1, "top_p": 0.8,
          "temperature": 0.8, "do_sample": True, "repetition_penalty": 1.1}
# print(llm.chat_model(messages, kwargs))


# Export rkllm model
ret = llm.export_rkllm("./deepseek_r1_rk3576_w4a16.rkllm")
if ret != 0:
print('Export model failed!')

4.Deepseek-R1 模型部署

      本章主要说明RKLLM格式的NPU模型如何运行在EASY-EAI-Orin-Nano硬件上。

     下载链接:https://pan.baidu.com/s/1B-DZTI-Q6i__b6Tdsrk_Ow?pwd=1234（提取码: 1234）。

    然后把例程【复制粘贴】到nfs挂载目录中。（不清楚目录如何构建的，可以参考《入门指南/开发环境准备/nfs服务搭建与挂载》）。特别注意：源码目录和模型最好cp到板子上，如/userdata,否则在nfs目录执行大模型会导致模型初始化过慢。

      进入到开发板对应的例程目录执行编译操作，具体命令如下所示：

cd /userdata/deepseek-demo/

./build.sh

 

4.1 例程运行及效果

      进入例程的deepseek-demo/deepseek-demo_release目录，执行下方命令，运行示例程序：

cd deepseek-demo_release/

ulimit -HSn 102400 

./deepseek-demo deepseek_w4a16.rkllm 256 512

至此可以进行对话测试了，试着输入“直角三角形两直角边是3和4，斜边是多少？” 回答如下所示：

4.2 RKLLM算法例程

      例程目录为rkllm-demo/src/main.cpp，操作流程如下。

      具体代码如下所示:

#include <string.h>
#include <unistd.h>
#include <string>
#include "rkllm.h"
#include <fstream>
#include <iostream>
#include <csignal>
#include <vector>

#define PROMPT_TEXT_PREFIX "<|im_start|>system You are a helpful assistant. <|im_end|> <|im_start|>user"
#define PROMPT_TEXT_POSTFIX "<|im_end|><|im_start|>assistant"


using namespace std;
LLMHandle llmHandle = nullptr;

void exit_handler(int signal)
{
    if (llmHandle != nullptr)
    {
        {
            cout << "程序即将退出" << endl;
            LLMHandle _tmp = llmHandle;
            llmHandle = nullptr;
            rkllm_destroy(_tmp);
        }
    }
    exit(signal);
}

void callback(RKLLMResult *result, void *userdata, LLMCallState state)
{
    if (state == RKLLM_RUN_FINISH)
    {
        printf("\n");
    } else if (state == RKLLM_RUN_ERROR) {
        printf("\\run error\n");
    } else if (state == RKLLM_RUN_GET_LAST_HIDDEN_LAYER) {
        /* ================================================================================================================
        若使用GET_LAST_HIDDEN_LAYER功能,callback接口会回传内存指针:last_hidden_layer,token数量:num_tokens与隐藏层大小:embd_size
        通过这三个参数可以取得last_hidden_layer中的数据
        注:需要在当前callback中获取,若未及时获取,下一次callback会将该指针释放
        ===============================================================================================================*/
        if (result->last_hidden_layer.embd_size != 0 && result->last_hidden_layer.num_tokens != 0) {
            int data_size = result->last_hidden_layer.embd_size * result->last_hidden_layer.num_tokens * sizeof(float);
            printf("\ndata_size:%d",data_size);
            std::ofstream outFile("last_hidden_layer.bin", std::ios::binary);
            if (outFile.is_open()) {
                outFile.write(reinterpret_cast<const char*>(result->last_hidden_layer.hidden_states), data_size);
                outFile.close();
                std::cout << "Data saved to output.bin successfully!" << std::endl;
            } else {
                std::cerr << "Failed to open the file for writing!" << std::endl;
            }
        }
    } else if (state == RKLLM_RUN_NORMAL) {
        printf("%s", result->text);
    }
}

int main(int argc, char **argv)
{
    if (argc < 4) {
        std::cerr << "Usage: " << argv[0] << " model_path max_new_tokens max_context_len\n";
        return 1;
    }

    signal(SIGINT, exit_handler);
    printf("rkllm init start\n");

    //设置参数及初始化
    RKLLMParam param = rkllm_createDefaultParam();
    param.model_path = argv[1];

    //设置采样参数
    param.top_k = 1;
    param.top_p = 0.95;
    param.temperature = 0.8;
    param.repeat_penalty = 1.1;
    param.frequency_penalty = 0.0;
    param.presence_penalty = 0.0;

    param.max_new_tokens = std::atoi(argv[2]);
    param.max_context_len = std::atoi(argv[3]);
    param.skip_special_token = true;
    param.extend_param.base_domain_id = 0;

    int ret = rkllm_init(&llmHandle, &param, callback);
    if (ret == 0){
        printf("rkllm init success\n");
    } else {
        printf("rkllm init failed\n");
        exit_handler(-1);
    }

    string text;
    RKLLMInput rkllm_input;

    // 初始化 infer 参数结构体
    RKLLMInferParam rkllm_infer_params;
    memset(&rkllm_infer_params, 0, sizeof(RKLLMInferParam));  // 将所有内容初始化为 0

    // 1. 初始化并设置 LoRA 参数（如果需要使用 LoRA）
    // RKLLMLoraAdapter lora_adapter;
    // memset(&lora_adapter, 0, sizeof(RKLLMLoraAdapter));
    // lora_adapter.lora_adapter_path = "qwen0.5b_fp16_lora.rkllm";
    // lora_adapter.lora_adapter_name = "test";
    // lora_adapter.scale = 1.0;
    // ret = rkllm_load_lora(llmHandle, &lora_adapter);
    // if (ret != 0) {
    //     printf("\nload lora failed\n");
    // }

    // 加载第二个lora
    // lora_adapter.lora_adapter_path = "Qwen2-0.5B-Instruct-all-rank8-F16-LoRA.gguf";
    // lora_adapter.lora_adapter_name = "knowledge_old";
    // lora_adapter.scale = 1.0;
    // ret = rkllm_load_lora(llmHandle, &lora_adapter);
    // if (ret != 0) {
    //     printf("\nload lora failed\n");
    // }

    // RKLLMLoraParam lora_params;
    // lora_params.lora_adapter_name = "test";  // 指定用于推理的 lora 名称
    // rkllm_infer_params.lora_params = &lora_params;

    // 2. 初始化并设置 Prompt Cache 参数（如果需要使用 prompt cache）
    // RKLLMPromptCacheParam prompt_cache_params;
    // prompt_cache_params.save_prompt_cache = true;                  // 是否保存 prompt cache
    // prompt_cache_params.prompt_cache_path = "./prompt_cache.bin";  // 若需要保存prompt cache, 指定 cache 文件路径
    // rkllm_infer_params.prompt_cache_params = &prompt_cache_params;
    
    // rkllm_load_prompt_cache(llmHandle, "./prompt_cache.bin"); // 加载缓存的cache

    rkllm_infer_params.mode = RKLLM_INFER_GENERATE;

    while (true)
    {
        std::string input_str;
        printf("\n");
        printf("user: ");
        std::getline(std::cin, input_str);
        if (input_str == "exit")
        {
            break;
        }
        for (int i = 0; i < (int)pre_input.size(); i++)
        {
            if (input_str == to_string(i))
            {
                input_str = pre_input[i];
                cout << input_str << endl;
            }
        }
        
	//text = PROMPT_TEXT_PREFIX + input_str + PROMPT_TEXT_POSTFIX;
        text = input_str;
        rkllm_input.input_type = RKLLM_INPUT_PROMPT;
        rkllm_input.prompt_input = (char *)text.c_str();
        printf("robot: ");

        // 若要使用普通推理功能,则配置rkllm_infer_mode为RKLLM_INFER_GENERATE或不配置参数
        rkllm_run(llmHandle, &rkllm_input, &rkllm_infer_params, NULL);
    }
    rkllm_destroy(llmHandle);

    return 0;
}

5.资源获取

      完整资料包的下载链接:https://pan.baidu.com/s/1FY7XHwQydqRPuTxdQezhyw?pwd=1234（提取码:1234）。

      在线文档链接:

https://www.easy-eai.com/document_details/25/974

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