前言：
華為開發者空間，是為全球開發者打造的專屬開發者空間，致力于為每位開發者提供一臺云主機、一套開發工具和云上存儲空間，當普惠云資源遇見推理大模型，企業服務與開發效能的范式革命正在加速。華為云開發者空間：開箱即用的云端開發引擎！
一、華為云開發者空間介紹
華為于2024年HDC大會推出開發者空間服務，為開發者提供終身免費的云主機資源（2核CPU/4GB內存/5GB存儲+180小時/年），支持Web端一鍵訪問預置CodeArts IDE、JDK、Python等工具鏈，徹底解決本地環境配置繁瑣問題。其創新設計聚焦三大能力：
- 場景化沙箱環境：分鐘級創建鴻蒙、昇騰、鯤鵬等開發沙盒，預置Redis、FunctionGraph等實戰案例模板，支持高校教學與企業實訓；
- 端云協同數據管理：云主機配置與代碼工程實時同步至云端，支持跨設備無縫續接開發，5GB存儲空間保障資產安全中轉；
- 生態資源集成：聚合沃土云創計劃、開源激勵及ModelArts AI服務入口，形成“學習-開發-部署-變現”閉環。
二、開發者空間云主機免費領取
免費領取地址： https://developer.huaweicloud.com/space/devportal/desktop?utm_source=csdndspace&utm_adplace=csdncxlhdp
點擊鏈接登錄注冊華為云賬戶就可以了
進去之后的主界面就是這樣的
配置云主機
選擇你喜歡的系統鏡像就，就可以一鍵配置了，節約了裝系統的煩惱。
我這里習慣使用Ubuntu的，直接點擊安裝
配置好信息后，進入云主機
等待鏡像初始化
進入云主機后，系統界面就是這樣的
打開命令行
到這一步就算領取成功了
三、云主機上安裝部署deepSeek
DeepSeek-R1：邏輯密集型任務的推理專家
作為國產開源大模型代表，DeepSeek-R1在客服場景展現三大差異化優勢：
- 鏈式思維推理：通過多步邏輯拆解處理復雜查詢，在FAQ解析、政策條款解釋等任務中準確率超傳統模型30%；
- 檢索增強生成（RAG）兼容性：與ChatWiki等知識庫系統深度適配，支持PDF/Word等多格式文檔向量化，實現動態知識更新；
- 企業級部署友好：API輕量化設計，5秒內完成千字符級響應，適配官網、App、微信等多渠道嵌入。
功能協同價值矩陣
| 能力維度 | 華為云開發者空間 | DeepSeek-R1 | 協同增效點 |
|---|---|---|---|
| 核心定位 | 開發環境即時交付 | 語義理解與決策支持 | 云端AI應用快速孵化 |
| 關鍵技術 | 沙箱隔離、CodeArts工具鏈 | RAG架構、低秩優化 | 開發-推理一體化流水線 |
| 典型場景 | 高校實訓、鴻蒙應用開發 | 智能客服、文檔摘要 | 低代碼客服系統搭建 |
3.1 下載安裝Ollama
Ollama 是一個強大的開源工具，旨在幫助用戶輕松地在本地運行、部署和管理大型語言模型（LLMs）。它提供了一個簡單的命令行界面，使用戶能夠快速下載、運行和與各種預訓練的語言模型進行交互。Ollama 支持多種模型架構，并且特別適合那些希望在本地環境中使用 LLMs 的開發者和研究人員。
下載命令：
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh sh或者這個鏡像地址curl -fsSL https://dtse-mirrors.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/case/0035/install.sh | sudo bash
安裝完成如下
3.2 部署DeepSeek
接下來可以借助 Ollama 工具來部署 Deepseek 大模型，我們以1.5b的deepseek r1模型為例進行演示。執行命令
ollama run deepseek-r1:1.5b
10M每秒的速度，大約兩三分鐘就下載完成了
部署完成后，Ollama會自動啟動一個對話終端，我們就可以與 Deepseek 大模型進行對話了
運行DeepSeek模型成功效果
運行成功就可以直接提問了呢。
四、 客服系統搭建實戰
- 模型接入
集成openai，使用接口調用大模型，開發智能客服應用 - 知識庫構建
上傳產品手冊、FAQ等文檔（支持PDF/Word/網頁鏈接），系統自動分段、向量化并建立索引。 - 機器人配置
創建客服機器人關聯知識庫，設置多輪對話邏輯與留資話術（例：“留下聯系方式，顧問將10分鐘內聯系您”）。
核心代碼展示
文本分割、向量化處理
# 安裝必要庫 (運行前取消注釋)
# !pip install chromadb sentence-transformers nltkimport re
import nltk
from nltk.tokenize import sent_tokenize
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import chromadb
from chromadb.config import Settings# 下載NLTK數據（句子分割需要）
nltk.download('punkt')# 1. 文本分割函數
def text_segmenter(text, max_length=200):"""將長文本分割為語義段落策略：先分句，然后合并短句直到達到最大長度"""sentences = sent_tokenize(text)segments = []current_segment = ""for sentence in sentences:# 清理句子中的多余空格cleaned_sentence = re.sub(r'\s+', ' ', sentence).strip()if len(current_segment) + len(cleaned_sentence) <= max_length:current_segment += " " + cleaned_sentence if current_segment else cleaned_sentenceelse:if current_segment:segments.append(current_segment)# 如果單句就超過max_length，直接截斷if len(cleaned_sentence) > max_length:chunks = [cleaned_sentence[i:i+max_length] for i in range(0, len(cleaned_sentence), max_length)]segments.extend(chunks)else:current_segment = cleaned_sentenceif current_segment:segments.append(current_segment)return segments# 2. 向量化處理函數
def vectorize_texts(texts):"""使用Sentence Transformer模型生成文本向量"""# 加載輕量級模型（首次運行會自動下載）model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')embeddings = model.encode(texts)return embeddings.tolist()# 3. 向量數據庫入庫
def store_in_chroma(segments, embeddings, collection_name="doc_segments"):"""將文本片段和向量存入ChromaDB"""# 創建客戶端（持久化到本地目錄）client = chromadb.Client(Settings(chroma_db_impl="duckdb+parquet",persist_directory="./vector_db" # 向量數據庫存儲路徑))# 創建或獲取集合collection = client.get_or_create_collection(name=collection_name)# 生成文檔IDids = [f"doc_{i}" for i in range(len(segments))]# 添加到集合collection.add(documents=segments,embeddings=embeddings,ids=ids)print(f"成功存儲 {len(segments)} 個文本片段到集合 '{collection_name}'")return client# 示例使用
if __name__ == "__main__":# 示例文本（替換為你的實際內容）sample_text = """大型語言模型（LLM）是人工智能領域的重要突破。它們通過分析海量文本數據學習語言模式，能夠生成人類般的文本。Transformer架構是LLM的核心，它使用自注意力機制處理文本序列。LLM的應用包括：機器翻譯、文本摘要、對話系統等。例如，ChatGPT展示了LLM在對話生成方面的強大能力。然而，LLM也存在挑戰，如訓練成本高、可能產生有偏見的輸出等。研究人員正在開發更高效的訓練方法，如參數高效微調(PEFT)。未來LLM可能會與多模態技術結合，處理圖像、音頻等非文本信息。這將開啟人工智能應用的新篇章。"""# 文本分割segments = text_segmenter(sample_text, max_length=150)print("\n分割后的文本片段:")for i, seg in enumerate(segments):print(f"[Segment {i+1}]: {seg[:80]}...") # 顯示前80字符# 向量化處理embeddings = vectorize_texts(segments)print(f"\n生成 {len(embeddings)} 個向量，維度: {len(embeddings[0])}")# 存儲到向量數據庫chroma_client = store_in_chroma(segments, embeddings)# 查詢示例collection = chroma_client.get_collection("doc_segments")query = "語言模型有哪些應用？"query_embedding = vectorize_texts([query])[0]results = collection.query(query_embeddings=[query_embedding],n_results=2)print("\n相似性查詢結果:")for i, doc in enumerate(results['documents'][0]):print(f"結果 {i+1}: {doc}")# 注意：實際使用時可能需要處理更長的文本，建議添加錯誤處理和大文件處理邏輯應用端調用模型api接口實現智能問答
/*** 調用模型api接口實現智能問答*/const getChatData = async (messages, options) => {const { success, fail, complete, cancel } = options;const controller = new AbortController();const { signal } = controller;cancel?.(controller);// your-api-keyconst apiKey = "";const responsePromise = fetch("/v1/chat", {method: "POST",headers: {"Content-Type": "application/json",Authorization: `Bearer${apiKey ? ` ${apiKey}` : ""}`,},body: JSON.stringify({messages, // 消息列表model: "", // 模型stream: true, // 流式輸出}),signal,}).catch((e) => {const msg = e.toString() || "流式接口異常";complete?.(false, msg);return Promise.reject(e); // 確保錯誤能夠被后續的.catch()捕獲});responsePromise.then((response) => {if (!response?.ok) {complete?.(false, response.statusText);fail?.();throw new Error("Request failed"); // 拋出錯誤以便鏈式調用中的下一個.catch()處理}const reader = response.body.getReader();const decoder = new TextDecoder();if (!reader) throw new Error("No reader available");const bufferArr = [];let dataText = ""; // 記錄數據const event = { type: null, data: null };async function processText({ done, value }) {if (done) {complete?.(true);return Promise.resolve();}const chunk = decoder.decode(value);const buffers = chunk.toString().split(/\r?\n/);bufferArr.push(...buffers);let i = 0;while (i < bufferArr.length) {const line = bufferArr[i];if (line) {dataText += line;const response = line.slice(6);if (response === "[DONE]") {event.type = "finish";dataText = "";} else {try {const choices = JSON.parse(response.trim())?.choices?.[0];if (choices.finish_reason === "stop") {event.type = "finish";dataText = "";} else {event.type = "delta";event.data = choices;}} catch (error) {console.error("解析錯誤:", error);}}}if (event.type && event.data) {const jsonData = { ...event };success(jsonData);event.type = null;event.data = null;}bufferArr.splice(i, 1);}return reader.read().then(processText);}return reader.read().then(processText);}).catch(() => {// 處理整個鏈式調用過程中發生的任何錯誤fail?.();});
};//傳參messgaes 示例messages=[{"role": "system", "content": "你是一位電商售后客服專家，擅長處理客戶售后服務問題，對產品使用體驗、物流配送、售后服務、退換貨流程和日常保養等都有豐富的實踐經驗。"},{"role": "user", "content": "請問一般的產品售后有哪些保障，如何退換貨？."},]- 效能提升對比：某電商測試顯示，AI客服日均處理咨詢量達人工客服的17倍，響應速度縮短至1.2秒。
五、技術演進展望：云智融合的下一代基礎設施
短期進化：AI-Native云原生架構
- 云主機智能化升級：華為云CCE容器引擎已集成AI智能助手，實現集群自動擴縮容與故障診斷，未來將深度適配大模型開發框架；
- 算力成本優化：華為CloudMatrix 384超節點雖提供300 PFLOPs算力（2倍于NVIDIA GB200），但能效比仍需提升，預計下一代昇騰芯片將降低30%功耗。
長期趨勢：端云協同的沉浸式開發
- 云手機+鴻蒙IDE：開發者空間將整合鴻蒙云手機，實現應用“云端開發-真機云調試”無縫流轉；
- RAG 3.0技術突破：DeepSeek或支持多模態知識檢索，通過圖像/語音理解增強客服場景覆蓋；
- 低代碼AI工廠：華為云或推出可視化AI編排器，允許拖拽式構建客服機器人，降低技術門檻。
結語：華為云開發者空間以普惠資源降低開發門檻，DeepSeek-R1以垂直能力提升服務智能化——二者結合正重新定義企業數字服務基線。當云主機從“工具”進化為“AI孵化器”，開發者生態的創新裂變值得期待。
