云主机轻松部署DeepSeek-优快云博客

1 概述

1.1 背景介绍

DeepSeek 是一家创新型科技公司，长久以来专注于开发先进的大语言模型（LLM）和相关技术。该公司推出了比较出名的模型有 DeepSeek-V3 和 DeekSeek-R1。DeepSeek-V3 多项评测成绩超越了 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型 GPT-4o 以及 Claude-3.5-Sonnet 不分伯仲。DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。

通过实际操作，让大家熟悉如何通过云主机部署DeepSeek，搭建自己的专属服务，不需要再出现打开DeepSeek时屏幕上弹出“服务器繁忙”的问题。只需要简单几步即可完成部署，轻松搞定，小白也能上手哦！

1.2 适用对象

企业
个人开发者
高校学生

1.3 案例时间

本案例总时长预计60分钟。

1.4 案例流程

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说明：

① 云主机安装Ollama； ② 使用Ollama部署DeepSeek； ③ ChatBox集成DeepSeek； ④ CodeArts IDE集成DeepSeek。

1.5 资源总览

本案例预计花费总计0元。

资源名称	规格	单价（元）	时长（分钟）
云主机	ARM \| 4C8G \| Ubuntu 或 X86 \| 2C4G \| Ubuntu	免费	60

2 操作步骤

2.1 安装Ollama

Ollama 是一个强大的开源工具，旨在帮助用户轻松地在本地运行、部署和管理大型语言模型（LLMs）。它提供了一个简单的命令行界面，使用户能够快速下载、运行和与各种预训练的语言模型进行交互。Ollama 支持多种模型架构，并且特别适合那些希望在本地环境中使用 LLMs 的开发者和研究人员。

在云主机桌面右键选择“Open Terminal Here”，打开命令终端窗口。

执行安装命令如下：方式一（推荐，安装速度快）：

curl -fsSL https://dtse-mirrors.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/case/0035/install.sh | sudo bash

方式二（备用，耗时较久、失败频率较高）：

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

2.2 部署DeepSeek

接下来可以借助 Ollama 工具来部署 Deepseek 大模型，部署 deepseek-r1:1.5b 版本，执行命令：

ollama run deepseek-r1:1.5b

部署的时间长短依赖于网络的情况，部署完成后，我们就可以与 Deepseek 大模型进行对话了：

（* 由于规格限制，部署的模型较小，会有回答准确度不高的情况）

2.3 安装ChatBox

通过 Ollama 部署 Deepseek 模型之后，由于是在终端窗口，交互体验相对较为简洁和不够直观，长时间的对话可能会让操作变得不够流畅。为了更方便地与模型进行对话，可以使用可视化的聊天项目，例如 Open WebUI、ChatBox 等。通过这些工具，能够获得更加直观和流畅的交互体验。这里我们通过 ChatBox 使用 Deepseek。

在云主机使用火狐浏览器下载ChatBox: https://chatboxai.app/zh 。打开Chatboxai主页，点击“更多选项”进入到开始使用界面进行安装包下载。

下载之前，首先查看自己云主机的CPU架构类型，不同类型对应的下载内容和安装方法各有不同。 - X86类型 如下图所示，在开发者空间工作台我的云主机中点击更多，选择配置信息，查看云主机的CPU架构，如X86。下载64-bit类型镜像文件。（* 注意：官方镜像文件会不断迭代，执行以下命令时请以下载的具体镜像文件版本为准！）打开下载文件所在目录，单击鼠标右键，选择打开终端命令窗口，执行以下命令给文件赋予权限。

sudo chmod +x Chatbox-1.9.8-x86_64.AppImage

安装libfuse.so.2库。

sudo apt install libfuse2

运行文件。

./Chatbox-1.9.8-x86_64.AppImage

ARM类型 如下图所示，在开发者空间工作台我的云主机中点击更多，选择配置信息，查看云主机的CPU架构，如ARM。下载ARM类型镜像文件。（* 注意：官方镜像文件会不断迭代，执行以下命令时请以下载的具体镜像文件版本为准！）打开下载文件所在目录，单击鼠标右键，选择打开终端命令窗口，执行以下命令给文件赋予权限。

sudo chmod +x Chatbox-1.9.8-arm64.AppImage

安装zlib 库。

sudo apt update
sudo apt install zlib1g zlib1g-dev

安装libfuse.so.2库。

sudo apt install libfuse2

运行文件，运行应用时禁用沙盒。

./Chatbox-1.9.8-arm64.AppImage --no-sandbox

安装完成后，接下来进行ChatBox的配置工作。 首次打开会看到以下选项，选择 “使用自己的API Key或本地模型（Use My Own API Key/Local Model）”，然后在新的标签页里选择 Ollama API。

可以模型列表里看到通过 Ollama 所部署的大模型，选择 deepseek-r1:1.5b，然后点击保存。

保存之后，就可以在对话框里与 Deepseek 大模型进行对话了。

（* 扩展：如果想要搭建私有化Agent和知识库，可以参考：基于DeepSeek和Dify构建心理咨询师应用、基于DeepSeek搭建Agent智能助手）

2.4 CodeArts IDE集成DeepSeek

Continue 是一款领先的开源 AI 代码助手。我们可以将任意模型和上下文连接起来，在CodeArts IDE中构建定制化的自动补全和聊天功能。

安装 Cotinue 插件。在云主机桌面打开CodeArts IDE，点击右侧“扩展”，输入continue搜索插件并安装。

（* 可以选择个人比较熟悉的编程语言对应的CodeArts IDE，文档里用的是CodeArts IDE for Python）

打开Continue插件，然后点击“Select model”，在展开的下拉菜单中选择“Add Chat model”添加模型。

接下来，Provider 选项选择 Ollama，Model 选项选择 Autodetect，然后点击 Connect，这样就可以自动选择刚才所部署的 deepseek-r1:1.5b 模型了。

至此，本案例全部内容完成。