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前言
在2024年的年尾遭受到了裁员的危机，过得迷迷糊糊的，幸好有了小棉袄的加持，也不会太过于郁闷，但是确实技术进步的学习少了很多，唯一没有落下学习的是突然大火的大模型 - - DS（DeepSeek）。
随着DeepSeek大模型的加入，大模型的圈子发生翻天覆地的变化，各个平台都在争相纳入DS，高效私有化部署满血版DeepSeek 成了云平台的一大优势。
在这里笔者来赘述下DeepSeek大模型的能力。DeepSeek 是热门的推理模型，能在少量标注数据下显著提升推理能力，尤其擅长数学、代码和自然语言等复杂任务。
那么，满血版与普通版相比差异在哪呢，很少看到有人讲清楚，在这里笔者把这个点给大家讲透，让大家理解DeepSeek火出圈，大家都在干个什么事以及为什么这么干。
作为当前AI领域的热门模型，满血版DeepSeek（通常指参数规模为671B的DeepSeek-R1或V3版本）与普通版（如蒸馏版或小参数版本）在多个维度存在显著差异，其部署需求也体现了技术、场景和战略层面的多重考量。以下是具体分析：
一、满血版的核心区别
模型参数与架构
满血版采用6710亿参数的庞大架构，基于混合专家系统（MoE）和稀疏激活技术，具备更复杂的神经网络结构和更精细的专家分配策略。相比之下，蒸馏版或小参数版本（如1.5B、7B、32B）是通过知识蒸馏技术压缩后的模型，参数规模仅为满血版的1/10甚至更低，导致性能大幅下降139。
性能表现
复杂任务处理能力：满血版在数学推理、编程代码生成、长文本分析等高难度任务中表现卓越，例如能生成符合逻辑的藏头诗、解决复杂几何问题（如三棱柱表面积计算）并输出详细解析，而小参数模型（如7B）可能连基础任务都无法完成911。
逻辑与联网能力：满血版支持实时联网数据更新和多轮深度对话，可结合最新信息生成回答（如解读当日政策或股市动态），而离线版或蒸馏版仅能依赖静态数据，功能受限611。
推理速度与资源需求
满血版需极高算力支持，例如单机部署需至少350G显存/内存（FP4量化版本）或专业服务器（如1T内存+双H100 GPU），推理速度可能低至10 token/s；而蒸馏版（如32B）仅需24G显存即可运行，但性能仅能实现满血版的90%4910。
二、为何争相部署满血版？
应对复杂场景需求
科研与教育：高校和研究机构依赖满血版处理高难度任务（如编程、数学建模、长文本分析），例如泉州职业技术大学通过本地部署保护科研数据隐私，同时提升学术研究效率5。
企业级应用：企业需满血版实现精准竞品分析、代码调试、政策解读等进阶功能，例如百度智能云通过集成满血版提供低延迟、高精度的API服务610。
数据安全与隐私保护
本地化部署满血版可避免敏感数据上传云端，尤其适用于政府、金融、医疗等领域。例如高校选择本地部署以保留科研项目交互数据，规避外部服务器风险5。
技术验证与国产化突破
国产芯片适配：华为、昆仑芯等企业通过适配满血版验证其AI芯片的算力与多机互联能力。例如昆仑芯P800支持单机部署满血版，显存和吞吐量达行业领先水平，推动国产芯片生态发展810。
行业标准竞争：满血版的成功部署被视为技术实力的象征，甚至可能影响AI芯片公司的上市前景8。
成本效益与长期价值
尽管满血版部署成本高（如单机硬件成本超2万元），但其在复杂任务中的表现远超免费或低配模型。以API调用为例，满血版每百万token成本仅16元，综合性价比显著410。
总体来说，满血版DeepSeek的核心价值在于其不可替代的高性能与复杂任务处理能力，而部署热潮则反映了行业对技术制高点、数据主权和国产化突破的迫切需求。尽管面临硬件与成本挑战，但其在科研、商业和战略层面的长期价值仍驱动各方积极投入。对于普通用户，建议通过云服务或API调用获取满血版能力，而企业及机构则可结合国产化方案实现高效部署。
那么，阿里云提供的满血版DeepSeek版本部署方案，就是对普通用户特别友好的方案。
本方案涵盖云上调用满血版 DeepSeek 的 API 及部署各尺寸模型的方式，无需编码，最快 5 分钟、最低 0 元即可部署实现。
解决方案链接：https://www.aliyun.com/solution/tech-solution/deepseek-r1-for-platforms?utm_content=g_1000401616
解决方案
正如我们知道的，对于我们技术人员来讲，如何快速了解云平台提供的解决方案，可以从下几点来进行阅读：
- 方案明细，哪几种方案，都是什么方式
- 架构技术细节，选型是否与现有兼容，技术人员是否适合
- 成本与定价，成本费用是否cover的住
- 各个方案优劣势
那么，我们对于阿里云提供的解决方案，我们仍然从这个方向去看。
方案明细
阿里云平台对于即刻拥有DeepSeek-R1满血版解决方案，推荐在云端部署您的专属 DeepSeek 模型，不仅部署门槛低、支持各类模型尺寸，并且可以做到自动弹性扩展，云产品功能唾手可得，加速企业创新。
共提供了四种部署方案：
- 借助阿里云大模型平台-百炼，百炼提供了 DeepSeek 模型调用的 API，其中 DeepSeek-R1 与 DeepSeek-V3 分别有 100万 的免费 token，另有多款开源 Qwen 及 Llama 蒸馏模型支持调用。
- 基于人工智能平台PAI进行部署满血版DeepSeek，无须编写代码，可一键部署 DeepSeek 系列模型。
- 基于函数计算部署，通过云原生应用开发平台 CAP 部署 Ollama 和 Open WebUI 两个 FC 函数。Ollama 负责托管模型，它是基于 DeepSeek-R1 的推理能力，通过蒸馏技术将推理模式迁移到较小的 Qwen 模型上，从而在保持高效性能的同时降低了计算成本。Open WebUI 则为用户提供友好的交互界面。
- 基于GPU云服务器部署，安装与配置 vLLM 和 Open WebUI。vLLM 负责托管 DeepSeek-R1 模型，Open WebUI 则为用户提供友好的交互界面。
架构技术细节
百炼大模型平台最为简单，所有企业内的技术人员都可以通过openapi接口完成DeepSeek的调用使用。
基于人工智能平台PAI，无须编写代码，需要技术人员对PAI平台进行一定的学习和熟悉，平台提供充分的文档帮助，总的来说，也对企业技术人员来说，没有太多压力，部署完毕，即可通过openapi接口完成调用使用。
基于函数计算部署，需要技术人员，熟悉函数计算平台和云原生应用开发平台CAP，有一点的代码量，需要评估技术人员是否能够适应，快速掌握相关的内容
基于GPU云服务器部署，了解GPU云服务器即可，没什么技术压力
成本定价
基于百炼平台对于企业来说可能是最便宜的，当前还有百万token可以免费调用。
其他的部署方式，由贵到便宜顺序为，GPU云服务器部署 -> 人工智能平台PAI -> 函数计算部署
方案优劣势
免部署、免代码、价格性价比高，这将是优势的典型表现
对于人工智能平台PAI部署来讲，可支持 DeepSeek 系列模型的微调训练，以满足企业特定的场景需求。适用于需要一键部署，同时需要推理加速、支持并发的用户。
对于GPU云服务器部署来讲，用户可以根据实际需求选择其他参数规模的 DeepSeek-R1 模型，并相应调整实例规格配置。适用于对模型推理速度有高要求，具备运维能力的用户。
对于函数计算部署来讲，支持自选择模型规模，无需代码，无需关心运维，适用于需要一键部署，不关注运维、按量付费的用户。
通过上边我们的解决方案学习评估，大致明白了每周方案的特点，我们就可以按照我们实际情况，来选择我们想要进行的方案进行尝试。
方案试用
通过百炼调用满血版 API
免费体验，快速调转到体验教程页面 链接
登录百炼平台，领取百万免费token
获取API-KEY，供后续api 调用鉴权使用
使用 Chatbox 客户端配置 百炼 API 进行对话 Chatbox下载地址 
支持windows、mac、移动端等，体验文档内以mac为例，个人感觉，可以适当补充其他端的核心说明，因为就是一个配置api-key 的过程。
笔者在这分别对windows、网页端，进行配置
网页端
桌面端 windows
配置完毕，发布问题进行测试
DeepSeek原版回复是正确的，百炼存在异常回复
引导操作手册比较细致，使用顺畅，没有卡壳，但是内容确实有点失误！！
通过人工智能平台PAI部署
方案架构图如下：
跟着操作手册去操作
首先，开通PAI相关的服务，这里边涉及到各种授权，希望部署文档可以提供相关的示例文档，虽然不用重新在解决方案手册内编写，但是最好是有更多的细节可以看。
包括授权影响的范围、如何取消授权、相关说明等等，解决方案文档，这块是缺失的。
按照说明，选择DeepSeek-7b，相关模型进行部署，点击两个授权后，进入详情页面
此处页面展示与操作手册不符合
操作手册如下图：
希望编写解决方案的同学更加认真点
部署完毕，即可在chatbox种进行token调用了
基于函数计算部署
方案部署架构图如下：
- 1 个云原生应用开发平台 CAP 项目：全托管的 Serverless 计算服务，用于部署模型服务与 Web 应用。
- 1 个文件存储 NAS：存储 DeepSeek-R1 开源模型。
根据手册说明，我们进行CAP平台使用授权，完毕进入控制台
这时，
手册内，告诉我们打开提供的云原生应用开发平台CAP项目模板，即笔者截图中的目标应用，此处可以直接写清楚就好，没必要点击前往部署，再打开新的页面，才能知道这个应用
部署完毕，可以通过webui 进行访问
后边比较顺畅，能够让用户快速部署使用起来。
基于GPU云服务器部署
方案部署架构图如下：
通过在GPU 云服务器种部署模型服务与 Web 应用，来实现描述功能
根据操作手册，首先要进行VPC、交换机、安全组等的设置
这块对于老用户来讲，可能不需要，可以在描述时适当的区分新老用户的情况。
实例创建完毕，进行模型部署
使用 vLLM 框架来部署 DeepSeek-R1 模型，使用 Open WebUI 调用模型服务。
驱动安装完成
部署模型
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/install-script/deepseek-r1-for-platforms/vllm_install.sh)" -- deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
脚本都已经写了，比较贴心，可以快速执行模型安装脚本
模型安装完毕，出现api token，需要记录保存，供后续使用。这个地方，笔者希望能够有页面能够展现就更好了，省得丢了
后续，通过访问webui应用，进行问答。
方案评价
详细的对四种方案进行了部署体验，下面说下评价
部署文档内的指引相对来说准确，有异常的地方，在上述部署明细，已经有所提及
引导和文档可以更细节，更符合实际用户的需要
通过部署四种方案，对解决方案中DeepSeek有了充分的了解，方案的描述和优劣势，也有了体现，这块比以往的文档做的详尽多了
对于我来讲，最适合我个人来讲的话，可能是百炼，但是准确度存在异常，还是用官方的靠谱。
非要是推荐，相对来说百炼更靠谱，直接使用不用部署。不用运维。
总结
阿里云平台为了用户能够快速上手DeepSeek做了充分的模型融合与努力，出具的解决方案能够很好的承担起这个责任。对于用户来讲，如果有DeepSeek大模型API token调用需要，可以尝试起来。
相对来说，还是建议普通用户，选择百炼作为最佳的方案。
