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。 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。 下载模型如果DeepSeek-R1 1.5B和7B无法满足你的需求,想要安装8B、14B的模型,我们可以通过JupterLab 连接实例,进行后台安装。选择Terminal。 通过 ollama list 命令可以看到环境中预置的两个DeepSeek模型。我们通过使用以下命令就可以安装8b模型。ollama run deepseek-r1:8b14b及其他模型同理。 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。 -8BLLaMA8BLLaMA 版本,英文能力更强中等DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14BQwen14B中文能力更强,适用于专业应用较高(A100 级别 GPU)DeepSeek-R1 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。 -8BLLaMA8BLLaMA 版本,英文能力更强中等DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14BQwen14B中文能力更强,适用于专业应用较高(A100 级别 GPU)DeepSeek-R1 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。
>如果你希望快速体验DeepSeekHarness,又希望保留对服务器、工作区和运行环境的完整控制权,可以跟随本文使用腾讯云轻量应用服务器Lighthouse进行部署。 DeepSeekHarness既可以运行在个人电脑上,也可以运行在Linux云服务器中。由于它具备文件编辑、命令执行和联网等能力,更适合部署在一个与个人主力电脑隔离、权限边界清晰的环境中。 将DeepSeekHarness部署在云服务器上有三个明显好处:环境隔离:Agent在独立服务器和指定工作区中运行,避免直接接触个人电脑中的照片、聊天记录、浏览器数据等内容。 开始之前,建议准备以下内容:一个可正常使用的腾讯云账号。一台已部署DeepSeekHarness应用模板的Lighthouse实例,或一台允许重装的空闲实例。一个可用的DeepSeekAPIKey。 更多资源DeepSeekHarnessGitHub仓库DeepSeekHarnessWebUI使用指南DeepSeekHarness模型配置指南DeepSeek开放平台腾讯云Lighthouse控制台腾讯云
在 AI 自动化场景中,n8n 搭配本地 DeepSeek 大模型,既能保障数据隐私,又能实现灵活的自动化交互。跟着本文步骤走,半小时就能搞定 DeepSeek 私有化部署并接入到 n8n 中使用。 核心工具说明 DeepSeek:我们要用到的本地大模型,擅长对话、创作、推理,本地部署后无需联网调用外部API。 Ollama:简化本地大模型部署的工具,自动处理环境依赖和模型加载。 本地部署DeepSeek 这一步核心是让DeepSeek在你电脑上“跑起来”,全程用工具自动完成,无需手动配置环境。 n8n 接入 DeepSeek 安装 n8n 如果你还没安装 n8n,可以按你的需求跟着以下文章操作: 在电脑安装 n8n:『n8n』环境搭建 在 NAS 上安装 n8n:『NAS』不止娱乐,NAS也是生产力 ,在绿联部署AI工作流工具-n8n 创建工作流 n8n 安装成功后,在浏览器输入 n8n 的访问地址,创建一个工作流。
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
FP8混合精度训练:设计了FP8混合精度训练框架,首次验证了在极大规模模型上进行FP8训练的可行性和有效性。 1.2 -> 模型发布 DeepSeek-V3:2024年12月发布,总参数达6710亿,采用创新的MoE架构和FP8混合精度训练,训练成本仅为557.6万美元,在聊天机器人竞技场(Chatbot Arena 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。 下载模型如果DeepSeek-R1 1.5B和7B无法满足你的需求,想要安装8B、14B的模型,我们可以通过JupterLab 连接实例,进行后台安装。选择Terminal。 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。
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。 2 -> 部署可视化界面 进入Chatbox官网点击免费下载 下载好后双击开始安装Chatbox 点击下一步 选择适合的安装位置,并点击安装 安装成功后,就可以运行Chatbox了 进入Chatbox会弹出如下界面 ,点击使用自己的 API Key 或本地模型 点击第一个Chatbox AI 进入该界面后,点击CHATBOX AI,选择其他的模型提供方 选择Ollama API这个模型提供方 点击模型,会显示已经部署到本地的 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。
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。 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。 -Distill-Llama-8Bdeepseek-r1:8b4.9GDeepSeek-R1-Distill-Qwen-14Bdeepseek-r1:14b9.0GDeepSeek-R1-Distill-Qwen 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,
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。 部署简易性与使用便捷性· 腾讯云官方预装镜像:免除复杂的环境配置过程,无需处理依赖冲突问题· 按需计费模式:轻量服务器支持灵活计费方式,使用完毕后关机即可停止计费· 快速启动体验:从购买到投入使用,整个过程仅需数分钟时间二 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 本教程将详细讲解如何通过腾讯云HAI(Hyper Acceleration Instance)实现DeepSeek模型的私有化部署,并提供完整的操作指南。 二、环境准备 1. 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。
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 第二步:部署DeepSeek模型 DeepSeek 提供了多种参数版本,我们推荐: 普通用户: 选择 8B 版本,适用于日常对话、写作等场景。 复制对应版本的安装命令,并在终端中运行: ollama run deepseek-r1:8b (如果您选择 16B 版本,将 8b 替换为 16b) 首次运行时,系统会自动下载约 5GB 的模型文件,请耐心等待 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。
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。
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 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 背景:某互联网公司模型生成代码风格混乱 、性能基准测试报告 权威机构:腾讯云TI平台团队、腾讯云向量数据库团队、腾讯云HAI产品团队
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! 也可以直达活动链接:https://cloud.tencent.com/act/pro/hai如果只是简单体验下,可以1元购买8小时体验券。 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 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。
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
如果想要了解 K8s 的一些特性,并且将其应运的很好,那就需要动手部署一个 K8s 集群。下面讲解下在腾讯云上 K8s 集群部署流程。 kubeadm 是部署、安装 K8s 的一种命令工具。它提供了 kubeadm init 以及 kubeadm join 这两个命令作为快速创建 Kubernetes 集群的最佳实践。 nodes k8s node-role.kubernetes.io/master=true:NoSchedule 以上单机版部署结束,如果你的项目中,交付的是软硬件结合的一体机,那么到此就结束了。 K8s 集群版实战 以上面部署的机器为例,作为 master 节点,我们备份一些配置到节点机器,执行: scp /etc/kubernetes/admin.conf $nodeUser@$nodeIp: 929143bcdaa3e23c6faf20bc51ef6a57df02edf9df86cedf200320a9b4d3220a 检查 node 是否加入 master: kubectl get node 以上是在腾讯云服务器上部署