前言对于本地PC部署DeepSeek,可能会受到电脑的内存、CPU、显卡的限制,如果想要扩容的话,只能更换硬件,这样的话成本简直高得离谱。而腾讯云高性能应用服务HAI恰恰解决了这个问题。 HAI提供了不同的算力套餐,用户可以根据自己的需求购买,并且可以通过HAI预置的多种 AI 环境帮助用户快速部署。所以本篇文章主要探究如何使用HAI,一键轻松完成DeepSeek的部署。 按照我们本地部署的思维和步骤来说,在上面步骤中选择安装Ollama,然后再用Ollama拉取DeepSeek大模型完成部署。 至于算力方案的选择上,对于DeepSeek-R1 1.5B和7B的模型,使用GPU基础型套餐就可以运行。如果想要DeepSeek实现更快的推理回答,就可以选择GPUT进阶型方案。4. 结语与TIONE安装DeepSeek相比较,HAI也具备了快速部署DeepSeek的能力。通过一键式操作,用户就可以使用云化的DeepSeek。
一、为什么要使用DeepSeek + 腾讯云HAI近年来,随着大模型与多场景应用的蓬勃发展,AI工程师越来越需要快速、高效且低成本地部署和管理模型服务。 腾讯云HAI(High-performance AI)平台是一个面向高性能计算与深度学习的综合解决方案,提供了 GPU/CPU 资源调度、自动化部署以及运维监控等功能;而 DeepSeek 则是一个帮助开发者快速搭建数据处理 三、快速部署流程腾讯云TI平台首次登录腾讯云TI平台时,需要创建服务角色,跟着流程指引完成授权之后,进入到TI平台的大模型广场。 选择算力规格选择的按量计费的话,则选择从TIONE平台购买:根据选择的DeepSeek模型,选择相对应的算力规格,点击启动服务。4. 启动服务启动之后进入在线服务列表。 点击调用API,可以查看DeepSeek的服务调用地址。同时可以点击实例进入详情页面,我们可以看到安装了DeepSeek大模型实例的信息。这样,我们就完成了DeepSeek在腾讯云TI平台的部署。
但是如果想要部署一个DeepSeek的云服务,随时随地可以使用DeepSeek的话,就可以考虑使用腾讯云的HAI或者TI平台。 DeepSeek作为大模型的后起之秀,腾讯云TI平台同样提供了一键式部署DeepSeek的能力。 根据选择的DeepSeek模型,选择相对应的算力规格,点击启动服务。4. 启动服务启动之后进入在线服务列表。在等待服务就绪之后,我们就可以点击服务查看详情。 点击调用API,可以查看DeepSeek的服务调用地址。同时可以点击实例进入详情页面,我们可以看到安装了DeepSeek大模型实例的信息。这样,我们就完成了DeepSeek在腾讯云TI平台的部署。 结语可以看到通过腾讯云的TI平台,我们不需要自己部署DeepSeek大模型运行环境,也不需要自己购买服务器,通过资源打包、按量计费的模式,通过简单的界面化配置,完成了DeepSeek的部署。
在这一技术浪潮中,国内头部云厂商加速布局AI基础设施与工具链建设,其中腾讯云凭借其Deepseek系列大模型与**高性能AI计算实例(HAI)**的深度整合,为开发者提供了从模型训练到应用落地的全栈解决方案 操作过程:第一步:跳转链接https://cloud.tencent.com/act/pro/deepseek2025#HAI-CPU购买一个体验版的HAI,用于本次部署HAI的必要条件;第二步:点击立即购买选择一个可以购买的资源 所以说要选择一个可以购买的进行支付即可;第三步:进行支付支付成功:选择已成功支付即可;第四步:登录cnb.cool地址登录成功:第五步:跳转这个地址https://cnb.cool/ai-awesome/deepseek 选择分支:第六步:点击fork,进入云原生开发注意点:这个环节与官方视频中的不一致的地方,需要先点击fork,然后页面才会刷新出来“云原生开发”的按钮加载环境加载成功之后,会显示如下图选择WebIDE 但是如果只是根据视频进行搭建还是会存在一定的问题,只有实际搭建的时候,才会发现一些问题,当然了搭建好了模型之后只是第一步,如何根据搭建的服务进行调用,才是最重要的,这个点后续会继续更新对应的文章进行介绍,毕竟现在搭建deepseek
1 -> 概述 DeepSeek是由中国的深度求索公司开发的一系列人工智能模型,以其高效的性能和低成本的训练而受到关注。 知识蒸馏:DeepSeek-R1通过知识蒸馏,将长链推理(CoT)模型的推理能力蒸馏到标准LLM中,显著提升了推理性能。 2 -> 本地部署deepseek 2.1 -> 安装ollama ollama官网 点击Download下载 选择对应的操作系统,本次以Windows操作系统为例 点击Download for Windows 2.2 -> 部署deepseek-r1模型 回到ollama官网点击左上角的Models进入如下界面。 这样本地部署deepseek就算完成啦
关于 腾讯专有云 腾讯专有云TCE是基于腾讯公有云成熟体系自研的私有化版本,帮助客户建设面向大模型时代的自主可控、弹性伸缩的全栈数字化底座,为企业数字化运营提供一站式解决方案。
一、为什么要使用DeepSeek + 腾讯云HAI近年来,随着大模型与多场景应用的蓬勃发展,AI工程师越来越需要快速、高效且低成本地部署和管理模型服务。 腾讯云HAI(High-performance AI)平台是一个面向高性能计算与深度学习的综合解决方案,提供了 GPU/CPU 资源调度、自动化部署以及运维监控等功能;而 DeepSeek 则是一个帮助开发者快速搭建数据处理 三、快速部署流程在开始前,需要先完成以下准备工作:注册腾讯云账号:如果还没有腾讯云账号,请访问腾讯云官网注册并完成实名认证。 我们在社区应用下可以找到 DeepSeek-R1 进行选择。这里HAI提供了DeepSeek-R1 1.5B及7B两种模型环境,能够满足用户快速部署和使用的需求。2. ollama run deepseek-r1:16b通过本文的部署指南,你应该对在腾讯云HAI平台上快速接入并部署DeepSeek有了大致的认识与操作思路。
腾讯云 Serverless(SCF 云函数 + API 网关)给出最优解 —— 无需服务器、无需运维、按需付费、一键搭建,零基础 10 分钟就能上线 DeepSeek V4 专属调用服务,闲置零成本, 一、为什么选腾讯云 Serverless 搭建DeepSeek V4调用服务? 二、准备工作部署前只需准备两样东西,5 分钟完成,人人可操作:腾讯云国际账号:注册并完成实名认证;DeepSeek API Key: 登录 DeepSeek 开放平台;进入「API Keys 四、测试验证服务可用搭建完成后,两种方式快速测试,确认 DeepSeek V4 正常响应:方式 1:云函数在线测试(最便捷)云函数详情页,进入「测试」→「测试模板」,选择「自定义事件」;填写测试请求体( 总结:腾讯云 Serverless + DeepSeek V4 的组合,彻底打破大模型调用的技术壁垒与成本门槛。
1 -> 前文 【DeepSeek】DeepSeek概述 | 本地部署deepseek 通过前文可以将deepseek部署到本地使用,可是每次都需要win+R输入cmd调出命令行进入到命令模式,输入命令 ollama run deepseek-r1:latest。 deepseek大模型,选择该模型,并点击保存 随便提问一个问题试一下。 那测试一下这个代码是否正确: 比如说计算3^4 mod 5。3^4=81,mod5的话余数是1。 按照代码: 初始res=1, a=3, b=4. a变为9 mod5=4. b=2. 第二次循环:b%2==0吗,还是继续看是否为奇数?不是,所以不改变res。a变成4*4=16 mod5=1, b=1.
什么是HAI高性能应用服务 HAI 基于腾讯云海量、弹性的GPU算力,提供即插即用的高性能云服务。 是一款面向 AI 、科学计算的 GPU 应用服务产品,提供即插即用的澎湃算力与常见环境,助力中小企业及开发者快速部署 LLM。 简单理解就是,HAI是有GPU算力的服务,可以用于各种AI产品的部署,当然也可以部署DeepSeek。 四、创建管理员账号五、进行对话至此私有化部署及设置DeepSeek已完成,可以进行对话。系统默认已安装部分DeepSeek模型,可以直接选择使用。 从运行结果来看,拥有更大参数量的模型(如DeepSeek-R1)在推理效果上更胜一筹,但另一方面,更小参数的 Distilled models(蒸馏模型)模型的响应速度更快、占用资源更少、部署时长更短,
关于 DeepSeek-V4,我之前写过: DeepSeek-V4-Flash 本地部署,2 x H20(96GB版本),性能简测 vLLM解密:DeepSeek-V4本地部署为何如此困难 今天换个角度 ,从架构和推理引擎的视角聊聊:DeepSeek-V4 这次发布为啥这么难伺候,以及 SGLang Day-0 是怎么把活给做下来的 V4 到底改了啥 先简单交代下背景,DeepSeek 这次一发就是俩: 变体 总参数 激活参数 单节点部署门槛 DeepSeek-V4-Flash 284B 13B B200 / GB200 / GB300 / H200 4 卡 DeepSeek-V4-Pro 1.6T :并行策略一应俱全 怎么部署 SGLang 给每个硬件平台都准备了独立 Docker 镜像: 硬件 镜像 NVIDIA B300 lmsysorg/sglang:deepseek-v4-b300 NVIDIA B200 lmsysorg/sglang:deepseek-v4-blackwell NVIDIA GB200/GB300 lmsysorg/sglang:deepseek-v4-grace-blackwell
本文由云枢国际yunshuguoji撰写;如果您在阅读后觉得这篇分享很有帮助,烦请您多多点赞。当前许多开发者在运用人工智能辅助编程时,常常面临两大核心难题:推理费用高昂和部署配置复杂。 现在,一套创新的解决方案应运而生 ——腾讯云轻量应用服务器与DeepSeek-TUI的完美组合。 经济性与性能的完美平衡· 成本大幅缩减:基于 DeepSeek V4(Flash/Pro 双模型)原生适配,输入成本仅需每百万 token 0.14 美元,通过前缀缓存技术进一步优化费用支出· 功能全面覆盖 DeepSeek API 密钥:访问 DeepSeek 开放平台完成注册,进行适当充值后创建 API 密钥(格式为 sk - 开头),妥善保存备用三、详细部署实施指南第一阶段:服务器资源选购· 访问路径 ,实现随时随地开发核心价值总结腾讯云轻量应用服务器与 DeepSeek-TUI 的组合,为 AI 辅助编程提供了高性价比的国产化解决方案。
DeepSeek私有化部署解决方案:如何在腾讯云HAI上部署并使用DeepSeek蒸馏模型 摘要 本文详细介绍了如何在腾讯云HAI(Hyper Acceleration Instance)上实现DeepSeek 图片 步骤2:创建实例 图片 步骤3:选择社区应用-->DeepSeek-R1 ChatbotUI版本 其他内容可根据自己的需求,自行选择, 我这里使用默认配置 步骤4:等待实例创建完成✅ 三、如何使用 优化指南:https://docs.vllm.ai/en/latest 使用心得 在腾讯云HAI上部署DeepSeek模型的过程相对简单,尤其是通过ChatbotUI界面,用户可以快速选择并加载DeepSeek 希望DeepSeek能够持续推出更多功能强大的模型版本,并加强与各大云服务平台的合作,提供更加便捷的部署方案。最终目标是实现人人都能轻松部署和使用DeepSeek,推动AI技术在各行各业的广泛应用。 总结 DeepSeek的私有化部署解决方案为企业用户提供了安全、可控的AI模型使用环境。通过腾讯云HAI,用户可以快速部署并体验DeepSeek的强大功能。
DeepSeek 作为一款备受瞩目的大模型工具,其本地化部署逐渐成为众多用户关注的焦点。今天,我们就来深入探讨 DeepSeek 本地部署的用途,为大家详细介绍一款助力本地部署的神器,快来看看吧。 一、为什么要进行 DeepSeek 本地部署DeepSeek 本地部署保障数据隐私,适配敏感行业合规需求。降低网络依赖,无网络也能稳定运行,保障实时场景业务连续。 二、DS 本地部署大师 —— 本地部署的得力助手①一键部署,轻松上手DS 本地部署大师它内置了 DeepSeek - R1 全系列模型(1.5B/7B/14B/32B/70B),根据智能推荐并下载适合的模型版本 ②部署完成,进入体验选择模型后等待下载,下载完成后,软件会自动安装完成。之后,点击【立即体验】进入智能界面体验DeepSeek 本地部署效果。 DS 本地部署大师凭借其强大的功能和便捷的操作,为用户实现 DeepSeek 本地部署提供了一站式解决方案。
以下是一个通用的步骤指南,帮助普通人快速部署 DeepSeek,快速部署 DeepSeek 的关键在于: 明确需求。 准备好环境和依赖。 获取并配置模型。 测试和部署。 硬件要求 一台服务器或高性能计算机(推荐使用云服务器) 软件要求 操作系统:Linux(推荐Ubuntu 20.04或更高版本) Docker:用于容器化部署 部署逻辑: 说明: 安装Ollama; 使用 API 服务定价为每百万输入 tokens 1 元(缓存命中)/ 4 元(缓存未命中),每百万输出 tokens 16 元 Token 用量计算 token 是模型用来表示自然语言文本的基本单位,也是我们的计费单元 腾讯云部署在腾讯云 AI 代码助手,开发者可配置接入DeepSeeK R1 及其他模型的官网 API ! 也可接入本地 Ollama 部署的 Deepseek 大模型,结合腾讯云AI代码助手和 DeepSeek ,开发者可实现更加强大、高效、安全的 AI 编程体验。
序 本文主要研究一下如何在腾讯云HAI-GPU服务器上部署DeepSeek Janus Pro来进行文本生成图片 步骤 选择带GPU的服务器 到deepseek2025试用一下带GPU的服务器 下载Janus git clone https://github.com/deepseek-ai/Janus.git 安装依赖 cd Janus pip install -e . /Janus-1.3B 小结 自己部署实际还是挺多麻烦的(最开始是在mac上跑,遇到CUDA_HOME问题,后来是找了cpu版本的,遇到没有GPU的问题,最后用了一个带GPU的服务器才跑成功),会遇到各种依赖问题 ,还有GPU等配置问题,另外就是网络访问问题,所以实际折腾下来就是,如果没有其他特殊需求,还是乖乖用云服务的api吧。 doc deepseek2025 DeepSeek 多模态大模型Janus-Pro-7B,本地部署教程!支持图像识别和图像生成
一、产品定位与核心亮点 腾讯云工具产品为DeepSeek模型提供全链路部署与应用解决方案,核心技术属性包括: 企业级模型部署平台:TI平台支持DeepSeek-V3(671B)分布式推理,按需计费模式下每小时成本较自建集群降低 60% 云原生构建能力:CNB支持10秒快速启动容器化环境,预装DeepSeek-R1 1.5B至70B多版本 高性能服务:HAI提供3分钟云端GPU启动服务,1.5B模型加载仅需35秒,响应速度等效本地运行 生成结果兼顾企业内部知识和最新前沿知识 三、应用框架和功能介绍 功能框架 腾讯云提供四层产品架构: 基础设施层:HAI高性能应用服务、TI平台企业级推理 部署工具层:云原生构建(CNB)、TCS云原生套件 语音交互能力,降低多模块集成复杂度 解决方案:使用实时音视频TRTC的AI对话模板,一键串联ASR/TTS 成效:端到端延迟稳定在1.2秒内,支持粤语、英语等多语种混合输入 案例4:小程序快速接入 背景 :阅读类小程序需要快速接入DeepSeek生成能力 解决方案:使用云开发小程序SDK,3行代码接入DeepSeek-R1 成效:代码量减少80%,并发响应误差率趋近于零,支持私域知识库绑定 案例5:代码规范检查
本文由云枢国际yunshuguoji撰写;如果您在阅读后觉得这篇分享很有帮助,烦请您多多点赞。不懂复杂代码、不会服务器配置、没接触过大模型,也想自己部署DeepSeek V4? 这篇专为零基础小白写的腾讯云 DeepSeek V4 超简部署指南,全程不用专业技术、不用敲复杂命令、不用懂架构原理,跟着步骤点一点、复制粘贴,普通人也能轻松把 DeepSeek V4 跑起来,拥有自己的私人 一、小白为什么选腾讯云部署 DeepSeek V4?不用纠结本地电脑配置、不用买高配主机、不用折腾驱动环境,腾讯云已经帮你把所有复杂准备全部做好:1. 可搭配 Agent 使用:部署完直接对接 Hermes 框架,一键变成能自主干活的 AI 智能助手。简单一句话:腾讯云帮你搞定所有技术底层,小白只需要跟着点几下,就能用上 DeepSeek V4。 三、轻松部署 DeepSeek V4第一步:腾讯云选一台合适的云服务器1. 登录腾讯云控制台,找到GPU 云服务器 / 轻量应用服务器;2.
摘要如果你正准备在云上部署像 DeepSeek 这样的开源大模型,但又不想从零折腾容器、模型加速和 API 服务,腾讯云 HAI 平台就能帮你把这些流程一步步跑通。 引言部署大模型听起来高大上,其实最常见的痛点无非这几件事:模型体积太大,推理服务卡顿配环境、写 Dockerfile、跑服务太折腾不会写 API 或者不会把模型服务部署在线上想部署在云端,但不知道该选哪种云资源和平台好消息是 简单来说,HAI(High-performance AI Infra)平台是腾讯云为 AI 模型部署专门做的云平台。 总结如果你想快速部署 DeepSeek 模型,尤其是在没有大规模算力和运维能力的情况下,腾讯云 HAI 平台是一条非常平滑的路径。它帮你挡掉了大部分的系统杂活,让你可以专注在模型逻辑和业务应用上。 参考资料DeepSeek GitHub 仓库腾讯云 HAI 官方文档
这里我给你带来的是私有化部署方案,采用腾讯云HAI平台,可以一键部署,轻松获取这款强力的大模型!接下来我手把手教你如何操作,简单几分钟就能轻易上手! 开始选购首先你需要注册腾讯云的账号,实名认证后,访问腾讯云HAI产品介绍页面:https://cloud.tencent.com/product/hai可以看到下面有个【一键部署】:点击【立即使用】,跳转腾讯云 -腾讯云网络是每台实例免费提供500GB流量包,默认10Mbps带宽,每月刷新,这个地方无法选择配置,但对于个人用户来说是完全够用了。 总结通过本篇DeepSeek部署教程,你可以快速拥有一个专属于你自己的DeepSeek大模型服务,无论是你学生、职场办公人士,还是开发者,都能借助DeepSeek AI能力,帮你解决工作学习生活等各种问题 感谢你的阅读,如果在部署过程中遇到任何问题,欢迎在下方评论区留言。