引言

在現代的機器學習和深度學習應用中，模型部署和服務化是每個開發者面臨的重要任務。無論是用于智能推薦、自然語言處理還是圖像識別，如何高效、穩定地將深度學習模型部署到生產環境中，都是提升系統性能和用戶體驗的關鍵環節。在本文中，我們將詳細介紹如何在服務器上成功部署DeepSeek-R1模型，幫助你一步步了解從環境搭建到模型上線的全過程。

deepseek-r1

最近熱度十分高的DeepSeek-R1大家相比都聽過，它是幻方量化旗下大模型公司 DeepSeek 研發的系列推理模型，于 2025 年 1 月 20 日正式發布并開源權重。它使用強化學習訓練，推理時包含大量反思和驗證，思維鏈長，在數學、代碼、自然語言推理等復雜任務上表現出色，與 ==OpenAI o1 ==性能相當 ，在 AIME、MATH-500、SWE-Bench Verified 等基準測試中成績優異，還能自我事實核查降低錯誤風險。模型參數達 6710 億，也有 15 億至 70 億參數的蒸餾版本，最小版可在普通筆記本運行。
目前，DeepSeek-R1 已在多個平臺接入部署，如數碼視訊、天翼云、聯通云、青云科技基石智算 CoresHub 等

下圖是模型出處
https://www.modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-R1/summary

IDE或者終端工具

這里我們選擇IDE（VScode或Pycharm）或者終端工具，都可以，這里我選擇使用Pycharm，當然別的也行，這里可以自行選擇

算力平臺

算力平臺，我這里選擇藍耕云智算

我們選擇一個3090的顯卡試試水

體驗deepseek-r1模型

在體驗之前，我們需要下載必要的文件，這里我給大家一個網址
https://github.com/1692775560/deepseek_project

我們只需要將其放到服務器上面，就可以完成體驗了

根據我們之前下載好的IDE，我們現在連接一下，然后就可以開心愉快的使用嘍~下面的具體的鏈接過程

第一步
復制賬戶密碼

第二步
粘貼下圖所示的位置，進行連接等待本地文件傳輸到服務器

備注：username填寫root即可，host，填寫@后面的即可

這樣就是成功了，當然我們還有配置一下環境，這里參考我下面的三小步即可

第三步

接下來，我們只需要在終端輸入代碼進行體驗，但是進入我們要記得進入那個文件夾里面哦，下圖是進入終端的方法

在進入到對應文件夾內，我們記得下載庫啊，pip install -r requirements.txt
下載完之后，運行python run_model.py即可

總結

大模型發展速度是真的很快，過去可能國外更加領先一點，但是如今我國的deepseek-r1模型甚至可以擠進了世界前三，對于我們大部分人來說，自己構建一個大模型可能需要龐大的算力，數據等等，但是若我們學會如何使用，如何部署那么對我們日常工作學習也是起到了一個 促進作用，希望我的視頻對你有幫助~~~

文末附上服務器的注冊地址https://cloud.lanyun.net//#/registerPage?promoterCode=0131