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LLM / deepseek-r1-distill-qwen

DeepSeek R1 Distill Qwen 1.5B

reComputer RK3588

针对 reComputer RK 开发板本地文本生成而优化的 RKLLM 版本 DeepSeek R1 Distill Qwen 1.5B。

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Armbian 26.8.7 Gnome 及更新版本（启用 OTA overlayroot）： 运行容器前请配置 Docker 存储 以避免 overlay 挂载错误。

部署
sudo docker run --rm -it \
  --name recomputer-rk-llm \
  --privileged \
  -p 8001:8001 \
  -v /dev:/dev \
  -e INTERACTIVE_CHAT=true \
  -e LOG_LEVEL=warning \
  ghcr.io/seeed-projects/recomputer-rk-llm/llm/deepseek-r1-distill-qwen-1.5b:rk3588-w8a8

模型详情

Armbian 26.8.7 Gnome 及更新版本（启用 OTA overlayroot）： 运行容器前请配置 Docker 存储 以避免 overlay 挂载错误。

在 reComputer RK 上部署 LLM

本通用指南适用于目录中列出的所有 LLM。在模型页面中选择模型系列和量化方式，然后使用对应的已发布镜像标签。

上游现已捆绑 RKLLM v1.3.1 和 RKNN 运行时 / Toolkit Lite 2 v2.5.0。新的或更新的模型定义必须先构建并发布，然后才能拉取其标签。请先构建环境镜像，然后重新构建所选模型镜像以包含更新后的运行时；请参阅上游仓库和 LLM 部署指南。

已发布镜像格式

text
ghcr.io/seeed-projects/recomputer-rk-llm/llm/<model-id>:<platform>-<quantization>

已发布的 LLM 镜像包含转换后的 .rkllm 模型、RKLLM 运行时和兼容 OpenAI 的服务器。可用标签列于各模型系列的目录记录中。W4A16/W4A16-G128 镜像通常仅适用于 RK3576；RK3588 记录使用 W8A8。

要求

  • 运行 64 位 Linux 镜像的 reComputer RK3576 或 RK3588
  • 已安装 Docker 和 Docker Buildx
  • 通过 /dev 访问 NPU
  • 开发板上的 8001 端口可用

示例使用 --privileged 和 -v /dev:/dev 访问 NPU。本地 API 不提供身份验证或 TLS；请仅在可信网络中使用。

运行已发布的 LLM

将 <model-id> 和 <platform>-<quantization> 替换为所选模型页面中显示的值。

RK3576

bash
sudo docker run --rm -it \
  --name recomputer-rk-llm \
  --privileged \
  -p 8001:8001 \
  -v /dev:/dev \
  -e INTERACTIVE_CHAT=true \
  -e LOG_LEVEL=warning \
  ghcr.io/seeed-projects/recomputer-rk-llm/llm/<model-id>:rk3576-<quantization>

RK3588

bash
sudo docker run --rm -it \
  --name recomputer-rk-llm \
  --privileged \
  -p 8001:8001 \
  -v /dev:/dev \
  -e INTERACTIVE_CHAT=true \
  -e LOG_LEVEL=warning \
  ghcr.io/seeed-projects/recomputer-rk-llm/llm/<model-id>:rk3588-w8a8

上述命令会启用终端交互式聊天。若要以后台模式运行，请将 -it 更改为 -d，并移除 INTERACTIVE_CHAT=true。

健康检查和文档

bash
curl http://localhost:8001/health
curl http://localhost:8001/docs

当健康检查端点成功响应时，服务即已就绪。

兼容 OpenAI 的 API

非流式请求：

bash
curl http://localhost:8001/v1/chat/completions \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "rkllm-model",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Explain edge AI in one sentence."}],
    "max_tokens": 128,
    "stream": false
  }'

流式请求：

bash
curl -N http://localhost:8001/v1/chat/completions \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "rkllm-model",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Give me three uses for an edge AI board."}],
    "max_tokens": 128,
    "stream": true
  }'

Python 客户端：

python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:8001/v1", api_key="dummy-key")
response = client.chat.completions.create(
    model="rkllm-model",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello from reComputer RK."}],
    max_tokens=128,
)
print(response.choices[0].message.content)

兼容 Ollama 的 API

bash
curl http://localhost:8001/api/chat \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"model":"rkllm-model","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}],"stream":false}'

停止运行和故障排查

bash
sudo docker logs recomputer-rk-llm
sudo docker stop recomputer-rk-llm

如果平台检测失败，请设置 TARGET_PLATFORM=rk3576 或 TARGET_PLATFORM=rk3588。如果 8001 端口已被占用，请更改主机侧的端口映射，并使用新的 API URL。

输入与输出

输入：文本提示或聊天消息。输出：通过 OpenAI 兼容 API 生成的文本。