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飛凌RK3588開發板上部署DeepSeek-R1大模型的完整指南(一)

飛凌嵌入式 ? 2025-02-21 14:55 ? 次閱讀

DeepSeek作為國產AI大數據模型的代表,憑借其卓越的推理能力和高效的文本生成技術,在全球人工智能領域引發廣泛關注。DeepSeek-R1作為該系列最新迭代版本,實現了長文本處理效能躍遷、多模態擴展規劃、嵌入式適配等技術維度的突破。

RK3588作為瑞芯微推出的旗艦級芯片,憑借多核異構計算能力以及強大的CPUGPU和NPU性能,成為嵌入式AI應用的理想平臺。DeepSeek-R1與OK3588-C開發板的深度融合,標志著國產AI大模型從云端向邊緣端的延伸。這種“先進算法+定制化芯片”的協同模式,不僅解決了邊緣側實時性、隱私保護等關鍵需求,更構建起從技術研發到產業賦能的完整價值鏈條,為各行業智能化轉型提供可復用的創新范式。接下來,讓我們深入探討這一過程是如何具體實現的。

01 移植過程

(1)下載DeepSeek-R1源碼

在Ubuntu虛擬機上從DeepSeek-R1官網地址下載DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B權重文件。

(2)安裝轉換工具

在Ubuntu創建虛擬環境并安裝RKLLM-Toolkit,以便將DeepSeek-R1大語言模型轉換為RKLLM模型格式和編譯板端推理的可執行程序。

(3)模型轉換

使用RKLLM-Toolkit對模型進行轉換,RKLLM-Toolkit提供模型的轉換、量化功能。作為RKLLM-Toolkit的核心功能之一,它允許用戶將Hugging Face或GGUF格式的大語言模型轉換為RKLLM模型,從而將RKLLM模型在Rockchip NPU上加載運行。

(4)編譯DeepSeek-R1程序

安裝交叉編譯工具鏈,以編譯RKLLM Runtime可執行文件,該程序包含模型初始化、模型推理、回調函數處理輸出和模型資源釋放等全部流程。

(5)模型部署

將編譯好的RKLLM模型和可執行文件上傳至板端即可執行,這樣就可以在OK3588-C開發板的調試串口上和DeepSeek-R1對話了,而且無需聯網。

02 效果展示

DeepSeek-R1是一款多功能的人工智能助手,它在多個領域內均能提供高效而全面的支持。即便是本地離線版本,無論是日常的信息檢索需求、專業設備的維修指導建議、復雜數學問題的解答,還是編程任務的輔助完成,R1都能憑借其強大的數據處理能力和廣博的知識儲備庫,給出既準確且實用的建議,成為用戶在各領域探索時的可靠伙伴。

(1)普通信息搜索

DeepSeek-R1能夠快速檢索并提供準確的信息。例如,當詢問“保定飛凌嵌入式技術有限公司”時,DeepSeek-R1可以詳細介紹該公司的背景、主營業務、產品特點等,幫助用戶全面了解該公司的情況。

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(2)專業設備問題維修意見

對于專業設備問題,DeepSeek-R1能夠提供詳細的故障分析和解決方案。例如,針對PLC報錯誤碼E01的問題,R1分析可能造成故障的原因,如電源問題、接線錯誤或硬件故障,并提供相應的解決步驟,幫助用戶快速排除故障。

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(3)數學題解答

DeepSeek-R1擁有卓越的數學運算能力,擅長攻克各類數學難題。舉例來說,在面對紅藍鉛筆的采購問題時,它能夠巧妙地構建方程組并迅速求解,精確計算出紅鉛筆與藍鉛筆的應購數量,為用戶提供即時且準確的解決方案。不僅如此,DeepSeek-R1還附帶了詳盡的驗證步驟,確保結果的準確無誤。

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(4)編程任務

DeepSeek-R1在編程方面表現出色,能夠根據用戶需求編寫代碼。例如,針對OK3588-C開發板的串口通信需求,R1可以提供完整的C語言示例程序,包括串口初始化、數據接收和發送等功能,幫助用戶實現串口通信。

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從上述內容中不難發現,DeepSeek-R1在眾多領域內彰顯了其卓越的實用價值與高效性能,已然成為用戶工作中不可或缺的智能伙伴。

03 性能測評

在完成移植后我們進行了全面的性能評測,以驗證 DeepSeek-R1在OK3588-C開發板上的運行效果。經過詳細的測試與對比,歸納了以下幾個關鍵性能指標:

實時性:視頻播放中可以看到,DeepSeek-R1輸出的回答結果清晰且流暢,未出現任何延遲或卡頓現象。

CPU占用:DeepSeek-R1在OK3588-C開發板上運行的CPU占用為12%~17%,這一表現證明了框架的高效性,使其即便在資源受限的設備上也能順利運行,擴展了其應用場景和商業潛力。

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內存占用:在進行上述功能測試時,DeepSeek-R1的內存占用率約為825MB。這保證了系統的流暢運行,避免了由于內存不足引起的性能問題,使得用戶的應用體驗更加順暢。

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NPU占用:由下圖可見DeepSeek-R1在OK3588-C開發板上運行時,能夠更高效地分配計算資源,其NPU(神經處理單元)的三個核心負載均達到了83%。

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在此次演示中,我們全面展示了DeepSeek-R1的實際應用成效,其強大功能與高效能表現得到了有力證明。后續文章中將詳細介紹DeepSeek-R1向OK3588-C開發板的移植細節,包括多樣化的移植方式及操作步驟。如果您對這一過程感興趣,歡迎隨時與我們聯系,飛凌嵌入式將為您提供全面的技術支持和詳細指導,期待與您共同探索更多可能性!

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