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在InHand AI边缘计算机上体验 DeepSeek R1 蒸馏模型
春节期间，国产大模型?DeepSeek R1?凭借开源特性和高效推理能力成为 AI 领域的焦点。其知识蒸馏技术能将复杂模型的推理能力迁移至轻量化版本，使其在多项基准测试中表现优异，甚至超越部分国际顶尖模型。开源策略+轻量设计，不仅降低了 AI 部署门槛，更为边缘计算场景带来了全新的可能。
春节后首个工作日，InHand AI 技术团队成功在?EC5000系列边缘计算机上完成?DeepSeek R1 蒸馏模型的本地部署。这一成果验证了轻量级边缘设备（如 EC5000）在 AI 推理任务中的强大潜力。相较于传统云端部署，边缘端计算无需依赖高算力服务器，可在低功耗环境下实现实时推理，为工业质检、智慧交通、远程医疗等领域提供更灵活、安全、高效的AI 解决方案。
通过几个简单的步骤，就可以实现在EC5000系列边缘计算机上运行DeepSeek R1 蒸馏模型。
步骤1：安装Nvidia的jetson containers工具包
通过以下两条命令完成jetson containers工具包的下载和安装：
git clone https://github.com/dusty-nv/jetson-containers
bash jetson-containers/install.sh
步骤2：安装Nvidia Jetpack工具包?
通过以下两条命令完成Nvidia Jetpack工具包的下载和安装：
sudo apt update
sudo apt install nvidia-jetpack
步骤3：修改Docker镜像仓库源为中国大陆国内源（非必须）
在目录 /etc/docker/ 下创建文件daemon.json。
在文件daemon.json中输入以下内容并保存(以vim编辑器为例)：
sudo vim /etc/docker/daemon.json
{
? ? “registry-mirrors”: [
? ? ? ? “https://docker.1ms.run”,
? ? ? ? “https://docker.xuanyuan.me”
? ? ]
}
保存文件后，通过以下命令重启Docker服务，使配置文件生效
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker
注意：
1.https://docker.1ms.run 和https://docker.xuanyuan.me两个docker镜像源地址仅保证在2025年2月5日可用，如果服务器失效，需要将地址修改为当前可用的服务器地址。
2. 此步骤非必须，仅当默认docker仓库地址不可用时，自定义镜像仓库地址用于加速。中国大陆以外的用户，一般不需要执行此步骤。
步骤4：下载并运行ollama容器
docker run -itd --runtime nvidia --name ollama ollama/ollama
步骤5：通过ollama 下载并运行deepseek r1的蒸馏模型
参考链接：https://ollama.com/library/deepseek-r1:1.5b
选择要运行的Deepseek R1 蒸馏模型版本，然后通过ollama 命令行自动安装。以DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型为例，执行下面的命令：
docker exec -it ollama ollama run deepseek-r1:1.5b
其中，参数deepseek-r1:1.5b为模型名，可替换为其它想要运行的模型名称（参考https://ollama.com/search）。命令执行后，系统将自动下载并安装参数指定的模型。
下表列出了EC5000系列边缘计算机支持的DeepSeek R1 蒸馏模型情况：
验证模型
执行命令docker exec -it ollama ollama run deepseek-r1:1.5b（deepseek-r1:1.5b 需要替换为用户自己使用的模型名称）后，便可以和模型交互。
其他
查看EC5000系列边缘计算机的CPU/GPU/内存利用率
设备支持通过jtop命令实时查看本设备硬件状态，执行sudo jtop 后，将会看到下图所示的输出：
注意：jtop命令必须通过root权限执行。
说明
1. 除了示例中的deepseek R1 蒸馏模型外，EC5000系列边缘计算机也支持其它开源的LLM，如llama3等。
2. 通过ollama在EC5000系列边缘计算机中运行LLM方法并不是唯一的。
此次在EC5000系列边缘计算机上成功部署DeepSeek R1蒸馏模型，不仅验证了边缘硬件与前沿AI技术的深度融合能力，更开启了“轻量化+高性能”的边缘AI新范式。
未来，随着蒸馏技术的持续优化，企业可基于此类方案快速构建私有化AI服务，降低算力成本的同时保障数据安全。InHand 将持续推动边缘智能生态建设，助力千行百业迈向“端侧智慧化”的新阶段。
