0代码！2种方式一键部署 DeepSeek 系列模型，AI大模型零基础入门到精通实战教程！

DeepSeek 凭借其卓越的性能和广泛的应用场景，迅速在全球范围内获得了极高的关注度和广泛的用户基础。DeepSeek-R1-Distill 是使用 DeepSeek-R1 生成的样本对开源模型进行蒸馏得到的小模型，拥有更小参数规模，推理成本更低，基准测试同样表现出色。

本方案以 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF 模型为例，介绍如何部署 DeepSeek-R1 开源模型。通过函数计算FC，以及云原生应用开发平台 CAP 的模型服务、应用模版两种部署方式辅助您完成 DeepSeek R1 系列模型的部署。借助 CAP，可以快速便捷地部署模型，而无需担心底层资源管理和运维问题，从而专注于应用的创新和开发。同时该方案提供了免运维的高效开发环境，具备弹性伸缩和高可用性，并采用按量付费模式，有效降低资源闲置成本。完成模型部署后，您即可与模型进行对话体验；或以 API 形式进行调用，接入 AI 应用中。适用于需要一键部署，不关注运维、按量付费的用户，部署难度低，最快 10 分钟，最低 0 元即可完成部署。欢迎点击阅读原文体验部署～

部署教程

本文将以 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF 模型演示部署流程。按照本方案提供的配置完成部署后，会在阿里云上搭建一个如下图所示的运行环境。实际部署时，您可根据具体的资源规划调整部分配置，但最终的运行环境将与下图展示的架构相似。

函数计算 FC 提供的试用额度[1] 可用于资源消耗。额度消耗完后按量计费，对于本教程所涉及的 Web服务，只在有访问的情况下才会产生费用。

支持的模型列表

1.Ollama：轻量级推理框架，专注于量化模型部署及各种开源 LLM 部署

2.Transformer：由 Hugging Face 提供的模型推理框架，支持 PyTorch、TensorFlow 等模型部署

方式1. 模型服务部署

使用 API 形式进行模型调用，接入线上业务应用。

我给大家准备了一份全套的《AI大模型零基础入门+进阶学习资源包》，包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。😝有需要的小伙伴，可以VＸ扫描下方二维码免费领取🆓

1. 创建空白项目

进入CAP控制台[2]点击“创建空白项目”开始创建，并为项目命名。

首次使用云原生应用开放平台 CAP [3]会自动跳转到访问控制快速授权页面，滚动到浏览器底部单击确认授权，等待授权结束后单击返回控制台。

2. 选择模型服务

选择“模型服务”组件并创建；

3. 预览&部署

选择模型 “DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF”

点击“资源配置”开始配置卡型及规格（可直接使用默认配置）。

您也可以根据业务诉求填写需要的卡型信息，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF 推荐使用 Tesla 系列。

点击“预览并部署”，该阶段需下载模型，预计等待 10 分钟左右即可完成。

4. 尝试更多模型部署

如果您希望部署更多模型，但是支持列表中没有，您可以 选择“更多模型来源”。

如模型来源选择“ModelScope” ，点击“获取 ModelScope 支持模型列表”[4]。

以 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF 为例，模版参考信息：

ModelScope ID：lmstudio-community/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF

执行框架：Ollama

模型加载方式：单文件加载

GGUF 文件：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q4_K_M.gguf

若希望支持列表中没有的更多模型，可至 modelscope 复制相关模型 ID，并修改为加载的 GGUF 文件即可。

以 DeepSeek 14B [5]为例，如希望部署 14B 模型可将配置改为：

ModelScope ID：lmstudio-community/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF

GGUF 文件：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q4_K_M.gguf

更多 ollama 参数配置如 params，template 等，可参考 DeepSeek ollama library[6]

14B 及以上模型需在资源配置中使用 Ada 系显卡，并且推荐使用全卡预留（48G显存）；

我给大家准备了一份全套的《AI大模型零基础入门+进阶学习资源包》，包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。😝有需要的小伙伴，可以VＸ扫描下方二维码免费领取🆓

5. 验证模型服务

点击调试，即可测试和验证相关模型调用。

在本地 IDE 中验证模型调用：

6. 第三方平台 API 调用

您可以选择在 Chatbox 等其他第三方平台中验证和引用模型调用，以下以 chatbox 为例：

您可以自主切换至 deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B/14B/32B 或其他参数模型。

同时，Cap 模型部署也支持多种模型部署能力，您可根据业务自行配置相关信息。

方式2 : 应用模版部署

实现 DeepSeek-R1 模型 + OpenWebUI 部署。

1. 创建项目

点击如下链接新建项目：

https://cap.console.aliyun.com/projects

2. 部署模版

搜索 “DeepSeek” ，点击 “基于 DeepSeek-R1 构建AI聊天助手” 模版并部署。

选择 Region 并部署应用。

部署过程大约持续 10 分钟左右。

3. 验证应用

部署完毕后，点击 OpenWebUI 服务，在访问地址内找到“公网访问”。

在 OpenWebUI 界面验证 DeepSeek 模型对话。

如何学习AI大模型 ？

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，故此将并将重要的AI大模型资料。包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。【保证100%免费】🆓

对于0基础小白入门：

如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。
一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。

😝有需要的小伙伴，可以VＸ扫描下方二维码免费领取🆓

👉1.大模型入门学习思维导图👈

要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。

对于从来没有接触过AI大模型的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。（全套教程扫描领取哈）

👉2.AGI大模型配套视频👈

很多朋友都不喜欢晦涩的文字，我也为大家准备了视频教程，每个章节都是当前板块的精华浓缩。

👉3.大模型实际应用报告合集👈

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。（全套教程扫描领取哈）

👉4.大模型落地应用案例PPT👈

光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。（全套教程扫描领取哈）

👉5.大模型经典学习电子书👈

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。（全套教程扫描领取哈）

👉6.大模型面试题&答案👈

截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道，我总结了大模型常考的面试题。（全套教程扫描领取哈）

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习

这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

😝有需要的小伙伴，可以Vx扫描下方二维码免费领取🆓