2025 年蛇年春节，科技圈最引人注目的焦点无疑是 DeepSeek 的爆火，它在朋友圈中刷屏，成为人们热议的话题。无论是面对 “35 岁危机” 这样贴近生活的困惑，还是其他各类复杂问题，DeepSeek 都能给出独到且富有见地的回答，其强大的能力让人惊叹。
然而，DeepSeek 模型的开发对算力等资源有着较高的需求，这在一定程度上限制了它的普及和应用。于是，众多开发者纷纷将目光投向了 DeepSeek 相关的蒸馏模型。这类蒸馏模型堪称 “轻量级强者”，在对资源需求大幅降低的前提下，依旧保持着出色的性能，为更多场景的应用带来了可能。
接下来，我们将以 DeepSeek 蒸馏模型为核心案例，深入讲解如何基于昇思 MindSpore，在香橙派开发板上完成该模型的开发、微调、推理、性能提升等一系列操作，并分享一些在开发板上实践的宝贵经验。
一、基础铺垫：MindSpore 及相关套件的熟悉
要顺利开展后续的模型实践工作，首先需要了解并熟悉 MindSpore 和相关套件的基础使用。昇思 MindSpore 作为一款优秀的深度学习框架，具有高效、灵活、易部署等特点。它的相关套件更是为模型开发提供了全方位的支持，从数据处理到模型构建，再到训练部署，形成了一套完整的生态体系。通过熟悉它们的基本操作，比如数据加载、网络搭建、训练配置等，我们能为后续的模型开发工作打下坚实的基础，就像盖房子前要先打好地基一样，只有基础稳固，才能建起高楼大厦。
二、全流程掌握：基于 MindSpore 的 DeepSeek 蒸馏模型实践
（一）模型开发
掌握基于 MindSpore 的 DeepSeek 蒸馏模型的开发是整个流程的起点。在香橙派开发板上，我们需要根据模型的特性和需求，利用 MindSpore 进行网络结构的设计与搭建。这一过程中，要充分考虑开发板的硬件资源限制，对模型结构进行合理的调整和优化，确保模型能够在开发板上稳定运行。我们可以借助 MindSpore 提供的丰富 API 和工具，快速实现模型各层的定义、参数的初始化等操作，让模型的 “骨架” 先搭建起来。
（二）模型微调
模型开发完成后，微调环节至关重要。通过微调，我们可以让模型更好地适应特定的任务和数据。基于 MindSpore 进行 DeepSeek 蒸馏模型的微调，需要精心准备数据集，合理设置微调参数，比如学习率、迭代次数等。在香橙派开发板上，我们要兼顾微调效果和硬件性能，找到最佳的微调策略，使模型在特定任务上的表现更上一层楼。
（三）模型推理
推理是模型发挥实际作用的关键环节。掌握基于 MindSpore 的 DeepSeek 蒸馏模型的推理实践，意味着我们能让训练好的模型对新的数据进行预测和判断。在香橙派开发板上进行推理，需要考虑开发板的计算能力和内存限制，对推理过程进行优化，确保推理的速度和准确性。通过 MindSpore 提供的推理接口，我们可以便捷地实现模型的部署和调用，让模型在开发板上高效地完成推理任务。
（四）性能优化
性能提升是模型在实际应用中不可或缺的一环。在香橙派开发板这种资源有限的硬件上，性能优化显得尤为重要。我们可以从多个方面入手，比如对模型进行量化处理，减少模型参数和计算量；采用模型剪枝技术，去除冗余的网络结构；还可以利用 MindSpore 的性能优化工具，对代码进行优化，提高运行效率。通过这一系列的性能优化实践，让 DeepSeek 蒸馏模型在香橙派开发板上发挥出更出色的性能。
三、开发板适配：全流程在香橙派的落地
掌握 DeepSeek 蒸馏模型实践全流程在香橙派开发板上的适配，是将理论转化为实际应用的关键。香橙派开发板虽然体积小巧，但功能强大，是进行边缘计算和嵌入式开发的理想选择。在适配过程中，需要解决硬件资源与模型需求之间的匹配问题，比如针对开发板的 CPU、内存等特性，对模型和代码进行相应的调整。同时，还要考虑开发板的操作系统、驱动等因素，确保 MindSpore 框架和模型能够在其上稳定运行。
四、经验分享
在香橙派开发板上进行模型实践的过程中，在开发初期，要对开发板的硬件性能有清晰的认识，合理规划模型的规模和复杂度；在微调阶段，要注意数据集的选择和预处理，确保数据的质量和适用性；在推理过程中，要做好日志记录，方便排查问题和优化性能。此外，积极参与开发者社区的交流，借鉴他人的经验，也能让我们在实践中少走弯路。
通过以上对 DeepSeek 蒸馏模型在香橙派开发板上基于昇思 MindSpore 的全流程实践，我们不仅能够深入掌握相关的技术和方法，还能为后续在更多边缘设备上部署深度学习模型提供有力的参考，推动人工智能技术在更广泛领域的应用和发展。
五、DeepSeek 前沿动态与框架机遇
DeepSeek V3/R1 模型凭借突破性性能引发行业变革，推动 MoE（混合专家）模型结构成为主流，类 O1/R1 的 “慢思考” 模型成为关键探索方向。这为框架与头部模型协同创新创造了 “1+1＞2” 的可能，既带来技术融合机遇，也对适配能力提出新挑战。
六、昇思 MindSpore 的技术突破
昇思 MindSpore 2.6 版本全面支持 DeepSeek V3/R1 等前沿模型，核心优势包括：
高性能训推：MoE 模型预训练性能提升 30%，类 R1 模型推理吞吐提升 2.8 倍，降低部署成本
易用性革新：实现 SOTA 模型 “Day0 迁移”，类 HuggingFace 风格接口降低门槛，支持训推一体
技术延展：在 AI + 科学计算领域持续发展，与 DeepSeek 的协同实践已有进展
七、香橙派 OrangePi AIpro
基于昇腾 AI 技术，搭载 4 核 64 位处理器与 AI 处理器，集成图形处理器，支持 8/20 TOPS AI 算力，适用于 AI 边缘计算、深度视觉学习等场景，能满足多数 AI 算法验证与推理开发需求，是轻量化部署的高性价比选择。
八、昇思 + 香橙派技术亮点
开发友好：动态图易用性升级，类 HuggingFace 接口简化调试
性能优化：通过 mindspore.jit 编译成图，三行代码实现推理性能翻倍
全流程支持：在香橙派上打通模型训练与推理全链路，加速边缘 AI 落地
九、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
作为 DeepSeek 的轻量化蒸馏模型，基于 6 个开源模型蒸馏而来，用 R1 生成的 80 万条数据进行监督微调（无 RL 阶段），在保持出色推理能力的同时降低部署门槛，适合边缘设备与轻量化场景。
十、该模型在香橙派上的开发与适配
开发流程：针对香橙派优化模型结构确保兼容；基于昇思实现 LoRA 微调，平衡性能与资源；结合昇思编译优化提升推理效率
调试解决：通过昇思 MindSpore NLP 套件的 ut 测试（pytest 工具）定位并解决训练与推理问题
昇思、香橙派与 DeepSeek 轻量化模型的协同，能充分发挥前沿 AI 潜力，降低边缘部署门槛，为各行业 AI 应用提供高效经济的解决方案。