前言：在人工智能技術飛速發展的今天，深度學習模型已成為推動各行各業智能化轉型的核心驅動力。DeepSeek 作為一款領先的 AI 模型，憑借其高效的性能和靈活的部署方式，受到了廣泛關注。無論是自然語言處理、圖像識別，還是智能推薦系統，DeepSeek 都能提供強大的支持。本文將詳細介紹 DeepSeek 的特點，并分享兩種常見的部署方式：容器云部署和極速部署，幫助用戶快速上手并高效利用這一先進技術。無論是技術開發者還是普通用戶，都能通過這些方法快速上手并高效利用 DeepSeek 的強大能力。

目錄

1.DeepSeek介紹

2.部署方式一：容器云部署DeepSeek?

2.1 容器云配置

2.2 終端連接

2.3 模型配置

3.部署方式二：極速部署DeepSeek?

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1.DeepSeek介紹

DeepSeek 是由深度求索（DeepSeek）公司開發的一款高性能人工智能模型，專注于自然語言處理（NLP）、多模態任務以及通用人工智能（AGI）領域。作為一款領先的 AI 模型，DeepSeek 憑借其高效的性能、靈活的部署方式和廣泛的應用場景，成為企業和開發者實現智能化轉型的重要工具。

DeepSeek 的核心特點

• 高性能與高效能

  DeepSeek 模型經過深度優化，能夠在較低的計算資源下實現高效的推理和訓練。無論是處理大規模數據集還是實時推理任務，DeepSeek 都能提供卓越的性能表現。

• 多模型支持

  DeepSeek 提供了多種模型版本，以滿足不同場景的需求。例如：

  • DeepSeek-R1：適用于輕量級任務，適合資源有限的環境。

  • DeepSeek-V3：支持更復雜的任務，具備更強的泛化能力。

  • DeepSeek-MultiModal：支持多模態任務，能夠同時處理文本、圖像和音頻數據。

• 靈活部署

  DeepSeek 支持多種部署方式，包括容器化部署、極速部署以及本地部署。用戶可以根據自身需求選擇最適合的方式，快速上手并高效利用模型。

• 開源生態與工具集成

  DeepSeek 與 Ollama 等輕量級框架深度集成，方便開發者快速部署和擴展。同時，DeepSeek 還提供了豐富的 API 和開發工具，支持與其他系統的無縫對接。

• 廣泛的應用場景

  DeepSeek 適用于多種應用場景，包括但不限于：

  • 自然語言處理：文本生成、情感分析、機器翻譯、問答系統等。

  • 多模態任務：圖像描述生成、視頻內容分析、跨模態檢索等。

  • 智能推薦：個性化推薦、廣告投放優化等。

  • 科研與教育：輔助科研數據分析、智能教學系統等。

DeepSeek 的技術優勢

• 先進的模型架構

  DeepSeek 基于 Transformer 架構，并結合了最新的深度學習技術，如自注意力機制、稀疏注意力機制等，使其在處理長文本和復雜任務時表現尤為出色。

• 高效的訓練與推理

  DeepSeek 采用了混合精度訓練和分布式訓練技術，大幅提升了訓練效率。同時，模型經過量化優化，能夠在推理階段顯著降低計算資源消耗。

• 多語言支持

  DeepSeek 支持多種語言的處理，包括中文、英文、西班牙語、法語等，能夠滿足全球化業務的需求。

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接下來介紹部署DeepSeek模型，介紹兩種常見的部署方式：容器云部署和極速部署

2.部署方式一：容器云部署DeepSeek?

2.1 容器云配置

首先登錄藍耘元生代智算云平臺

https://cloud.lanyun.net/#/registerPage?promoterCode=11f606c51e

選擇容器云中的去新購?

然后選擇合適的GPU ，有RTX4090、RTX4090 6152、RTX3090、RTX3090E5、RTX3090E582、RTX3090C6514、RTX3080等多種類型GPU可供選擇。以及多樣的CPU及內存和硬盤等類型可選擇。

挑選后，點擊如下紅框處

?然后進行配置公共鏡像

如下這里選擇的是Miniconda框架-conda3-python版本3.12(ubuntu22.04)-cuda版本12.3

然后點擊右下角確定，之后會自動跳轉到容器實例頁面并進行創建

可以看到剛剛選擇的容器實例已運行

2.2 終端連接

接下來使用終端連接

需要下載兩個軟件：Xshell、Xftp（網上下載教程很多，自行下載）

如下為我使用的版本信息

?

安裝完成以上兩個軟件后，打開Xshell軟件，點擊如下新建會話，或點擊文件新建會話

進入如下界面

?復制服務器的如下SSH登錄指令，SSH和密碼，后續會使用

例如我的SSH如下

ssh -p 43xxx root@qhdlink.lanyun.net

用戶名為root

協議為SSH

主機為qhdlink.lanyun.net

端口號為43xxx

然后將SSH入剛剛在Xshell的新建會話，點擊連接

選擇為接受并保存，或一次性接受

然后輸入用戶名為root ，點擊確定

?然后粘貼剛剛復制的SSH登錄指令的密碼，點擊確定

如下所示，成功連接上服務器（容器實例），我們會看到我們剛剛租用的實例的一些基本情況??

2.3 模型配置

接下來在這個Xshell界面輸入代碼進行模型配置

首先進行安裝Ollama，Ollama 是一個輕量級AI模型運行框架，支持多個開源模型，我們將用它來運行DeepSeek。

在終端中執行如下指令開啟加速：

source /etc/network_turbo

?執行如下命令來安裝 Ollama：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

安裝完成后啟動 Ollama：

# 在后臺運行
nohup ollama start >> ollama.log 2>&1 &# 查看實時日志
tail -f ollama.log

接下來就可安裝運行DeepSeek-R1了

ollama run deepseek-r1:1.5b

至此，我們已經成功在藍耘容器平臺上部署了一個DeepSeek-R1:1.5B模型了

耘元生代容器平臺支持快速部署DeepSeek多款領先AI模型，只需通過修改Ollama指令即可完成其他DeepSeek模型部署，其余步驟不變。比如要運行一個DeepSeek-V3，執行如下命令即可：

ollama run deepseek-v3

注意：不用時，記得關機容器實例（按小時計費的，可節省成本）?

3.部署方式二：極速部署DeepSeek?

我們也可以直接從應用市場進行部署

點擊藍耘平臺的應用市場，可以根據自己的使用場景靈活選擇

點擊部署即可選擇GPU型號進行部署?

自動跳轉到如下工作空間后等待創建成功?

然后點擊快速應用即可?

隨后會跳轉到Deepseek登錄界面 ，此時需要電子郵箱和密碼

?我們返回應用市場，點擊查看詳情

復制粘貼默認賬號密碼即可?

【默認賬號：lanyunuser@lanyun.net 密碼：lanyunuser】

點擊登錄 即可

?登錄成功如下界面

?此外還支持多種DeepSeek模型的切換和微調