0代码!2种方式一键部署 DeepSeek 系列模型

简介: DeepSeek 凭借卓越性能和广泛应用场景,获得全球高度关注。DeepSeek-R1-Distill 是基于 DeepSeek-R1 生成的开源小模型,参数规模更小、推理成本更低,且基准测试表现出色。本文以 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF 模型为例,介绍如何通过阿里云 CAP 平台和函数计算 FC 部署 DeepSeek-R1 模型。用户可选择模型服务或应用模版两种方式快速部署,最快 10 分钟完成,最低 0 元起,支持 API 调用及第三方平台集成,具备免运维、弹性伸缩和高可用性,按量付费模式有效降低成本。欢迎点击阅读原文体验部署。

本方案现在支持免费试用,点击https://www.aliyun.com/solution/tech-solution-deploy/2868644方案链接即可体验


DeepSeek 凭借其卓越的性能和广泛的应用场景,迅速在全球范围内获得了极高的关注度和广泛的用户基础。DeepSeek-R1-Distill 是使用 DeepSeek-R1 生成的样本对开源模型进行蒸馏得到的小模型,拥有更小参数规模,推理成本更低,基准测试同样表现出色。


本方案以 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF 模型为例,介绍如何部署 DeepSeek-R1 开源模型。通过函数计算FC,以及云原生应用开发平台 CAP 的模型服务、应用模版两种部署方式辅助您完成 DeepSeek R1 系列模型的部署。借助 CAP,可以快速便捷地部署模型,而无需担心底层资源管理和运维问题,从而专注于应用的创新和开发。同时该方案提供了免运维的高效开发环境,具备弹性伸缩和高可用性,并采用按量付费模式,有效降低资源闲置成本。完成模型部署后,您即可与模型进行对话体验;或以 API 形式进行调用,接入 AI 应用中。适用于需要一键部署,不关注运维、按量付费的用户,部署难度低,最快 10 分钟,最低 0 元即可完成部署。欢迎点击阅读原文体验部署~


部署教程

本文将以 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF 模型演示部署流程。按照本方案提供的配置完成部署后,会在阿里云上搭建一个如下图所示的运行环境。实际部署时,您可根据具体的资源规划调整部分配置,但最终的运行环境将与下图展示的架构相似。

image.png

函数计算 FC 提供的试用额度[1] 可用于资源消耗。额度消耗完后按量计费,对于本教程所涉及的 Web服务,只在有访问的情况下才会产生费用。


支持的模型列表


1.Ollama:轻量级推理框架,专注于量化模型部署及各种开源 LLM 部署

2.Transformer:由 Hugging Face 提供的模型推理框架,支持 PyTorch、TensorFlow 等模型部署

image.png


方式1. 模型服务部署


使用 API 形式进行模型调用,接入线上业务应用。

1. 创建空白项目


进入CAP控制台[2]点击“创建空白项目”开始创建,并为项目命名。


首次使用云原生应用开放平台 CAP [3]会自动跳转到访问控制快速授权页面,滚动到浏览器底部单击确认授权,等待授权结束后单击返回控制台。

image.png

image.png

2. 选择模型服务

选择“模型服务”组件并创建;

image.png

3. 预览&部署

选择模型 “DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF”

image.png

点击“资源配置”开始配置卡型及规格(可直接使用默认配置)。

image.png

您也可以根据业务诉求填写需要的卡型信息,DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF 推荐使用 Tesla 系列。

点击“预览并部署”,该阶段需下载模型,预计等待 10 分钟左右即可完成。

image.png

4. 尝试更多模型部署

如果您希望部署更多模型,但是支持列表中没有,您可以 选择“更多模型来源”。

image.png

如模型来源选择“ModelScope” ,点击“获取 ModelScope 支持模型列表”[4]。

以 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF 为例,模版参考信息:

ModelScope ID:lmstudio-community/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF

执行框架:Ollama

模型加载方式:单文件加载

GGUF 文件:DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q4_K_M.gguf

image.png

若希望支持列表中没有的更多模型,可至 modelscope 复制相关模型 ID,并修改为加载的 GGUF 文件即可。

以 DeepSeek 14B [5]为例,如希望部署 14B 模型可将配置改为:

ModelScope ID:lmstudio-community/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF

GGUF 文件:DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q4_K_M.gguf

image.png

更多 ollama 参数配置如 params,template 等,可参考 DeepSeek ollama library[6]

14B 及以上模型需在资源配置中使用 Ada 系显卡,并且推荐使用全卡预留(48G显存);

5. 验证模型服务

点击调试,即可测试和验证相关模型调用。

image.png

image.png

在本地 IDE 中验证模型调用:

image.png

6. 第三方平台 API 调用

您可以选择在 Chatbox 等其他第三方平台中验证和引用模型调用,以下以 chatbox 为例:

image.png

image.png

您可以自主切换至 deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B/14B/32B 或其他参数模型。

同时,Cap 模型部署也支持多种模型部署能力,您可根据业务自行配置相关信息。



方式2 : 应用模版部署


实现 DeepSeek-R1 模型 + OpenWebUI 部署。

1. 创建项目

点击如下链接新建项目:

https://cap.console.aliyun.com/projects

image.png

2. 部署模版

搜索 “DeepSeek” ,点击 “基于 DeepSeek-R1 构建AI聊天助手” 模版并部署。

image.png

image.png

选择 Region 并部署应用。

image.png

部署过程大约持续 10 分钟左右。

3. 验证应用

部署完毕后,点击 OpenWebUI 服务,在访问地址内找到“公网访问”。

image.png

在 OpenWebUI 界面验证 DeepSeek 模型对话。

image.png


参考链接:

[1]https://common-buy.aliyun.com/package

[2]https://cap.console.aliyun.com/projects

[3]https://www.aliyun.com/product/cap

[4]https://help.aliyun.com/zh/cap/user-guide/model-services/#28aa5a009c2ri

[5]https://www.modelscope.cn/models/lmstudio-community/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF

[6]https://ollama.com/library/deepseek-r1:14b




来源  |  阿里云开发者公众号

作者  |  肯梦、筱姜


相关文章
|
移动开发 缓存 自然语言处理
ant-design-pro项目开发全攻略(用这个做博客网站模板不要太快,一招鲜吃遍天)
ant-design-pro项目开发全攻略(用这个做博客网站模板不要太快,一招鲜吃遍天)
ant-design-pro项目开发全攻略(用这个做博客网站模板不要太快,一招鲜吃遍天)
|
机器学习/深度学习 算法 API
XGBoost模型部署与在线预测的完整指南
XGBoost模型部署与在线预测的完整指南
2129 6
|
4月前
|
SQL 存储 消息中间件
企业数据如何被 AI Agent 调用?EventHouse 打造 AI-Ready 数据底座
深入剖析 EventHouse 的核心能力及其在人工智能时代下的定位,介绍 EventHouse 如何作为 AI 数据底座,帮助企业在瞬息万变的市场中,以前所未有的速度挖掘数据价值,驱动业务增长。
330 37
|
9月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
解决GRPO优势归因错误,Chunk-GRPO让文生图模型更懂"节奏"
文本到图像模型飞速发展,但如何精准对齐人类偏好仍是难题。清华与快手提出Chunk-GRPO,通过“分块优化”替代逐步行更新,结合时间动态划分生成阶段,有效缓解优势归因错误,提升图像质量与训练稳定性,推动AI更懂审美与构图。
334 5
解决GRPO优势归因错误,Chunk-GRPO让文生图模型更懂"节奏"
|
5月前
|
人工智能 自然语言处理 Linux
自然语言到可运行代码:OpenClaw技术原理、部署及大模型api配置与工程化应用指南
人工智能在代码生成领域的落地,正在系统性改变软件开发的工作流程。OpenClaw作为一类能够理解自然语言需求并输出完整代码结构的AI辅助工具,已经从概念阶段进入实用阶段。它能够接收用户以日常语言描述的功能需求,自动生成函数、类、接口乃至完整模块,在规范写法、减少重复劳动、提升交付速度方面表现突出。但与此同时,这类工具也存在明确的能力边界与使用前提,需要开发者以理性、审慎的方式接入日常开发流程。本文从技术原理、实际体验、效率价值、职业影响、学习门槛与未来趋势出发,完整呈现OpenClaw的真实定位,并提供2026年阿里云、Windows 11、macOS、Linux四大环境的标准化部署流程,同时
1012 0
|
5月前
|
前端开发 JavaScript 安全
前端开发者提效必看!阿里云/本地部署OpenClaw接入大模型免费API+搭建前端专项技能库实战指南
2026年,OpenClaw的Skills生态已成为前端开发者的“效率加速器”——ClawHub平台收录技能超17000款,但多数开发者仍停留在“安装即闲置”的困境。核心问题在于缺乏清晰的选型逻辑:前端开发场景多样(React/Vue/移动端/UI设计),盲目堆砌技能只会导致功能冲突、响应迟缓,反而降低效率。
974 1
|
数据采集 存储 API
Python爬虫结合API接口批量获取PDF文件
Python爬虫结合API接口批量获取PDF文件
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
《零基础实践深度学习》基于线性回归实现波士顿房价预测任务1.3.3
这篇文章详细介绍了如何使用线性回归算法实现波士顿房价预测任务,包括数据读取、形状变换、集划分、归一化处理、模型设计、前向计算以及损失函数的计算等步骤,并提供了相应的Python代码实现。
 《零基础实践深度学习》基于线性回归实现波士顿房价预测任务1.3.3
|
弹性计算 API 文件存储
DeepSeek集群版一键部署
本文介绍如何通过阿里云计算巢一键部署DeepSeek集群版,支持弹性扩缩容。DeepSeek-R1是2025年发布的开源大模型,性能与OpenAI-o1相当。集成Ollama和Open WebUI,用户可通过Web界面管理大模型。计算巢基于阿里云ACK和Knative架构,存储采用NAS,网关使用Kourier,默认拉取deepseek-r1:7B模型。计费涉及GPU规格、节点数量、磁盘容量和公网带宽。RAM账号需具备ECS、VPC等权限。部署流程简单,用户可快速启动并使用服务,支持公网和私网访问,提供API接口及进阶教程,如添加用户、下载其他模型和配置弹性扩缩容。
1235 1
|
自然语言处理 监控 API
"阿里云ModelScope深度测评:从预训练模型到一键部署,揭秘高效模型开发背后的秘密,开发者必备利器!"
【10月更文挑战第23天】阿里云ModelScope是一款便捷的模型开发、训练、部署和应用平台。它提供丰富的预训练模型,涵盖自然语言处理、计算机视觉等领域,支持一键式模型训练和部署,具备模型版本管理和监控功能,显著降低开发门槛,提高模型应用效率。
916 0