本地部署DeepSeek

目录

一、火山引擎 DeepSeek R1 API 申请

二、在套壳客户端里配置 R1 API

三、联网版 DeepSeek R1 API 配置


DeepSeek 官网时常不稳定,这里教大家一种本地部署的方式。

目前想稳定的使用DeepSeek,火山云是一个不错的选择。这里提供一个满血、高速、能联网的 DeepSeek R1 API 教程,希望大家都能畅通无阻地使用最强的人工智能。

一、火山引擎 DeepSeek R1 API 申请

使用套壳客户端+API 调用模型,首先需要三个要素:

  1. API Key
  2. API 地址
  3. 模型ID

下面一步一步的教大家获取这些要素:

1、首先打开火山引擎的 DeepSeek R1 模型页面

地址:火山 DeepSeek R1 模型

2、在页面右下角,找到【推理】按钮,点击

3、点击之后出现了接入点,也就是 API 创建页面,什么都不用修改,直接点右下角的【确认接入】按钮(目前火山云送了 50万免费 token)

这里如果你没有实名认证是不能选择模型的,去实名认证并选购模型即可,有免费使用放心提交订单

4、接入之后,在接入点列表找到最新创建的接入点,点击【API调用】按钮

5、在API调用页面要做两个事情:

5.1、在上方有个很小的复制按钮,点击【复制】,这样就拿到了模型 ID,第一个要素搞定

5.2、在右下角点击【选择 API Key 并复制】,去获取自己的 API Key

6、获取自己的 API Key

6.1、创建一个 API Key

6.2、查看并选择自己的 API Key

6.3、点击【复制使用】,第二个要素搞定,收藏备用

现在,我们就拿到了火山云 R1 模型的 ID 和  API Key。火山云的调用地址是统一的 https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3

三要素集齐,就可以填到 API 套壳客户端里使用了。

二、在套壳客户端里配置 R1 API

这里推荐使用 ChatBox,配置一下这个API

1、ChatBox 下载地址

2、在ChatBox设置里,选择新建模型,选择【添加自定义提供方】

3、分别填写上面拿到的三要素

这样就可对话了。

三、联网版 DeepSeek R1 API 配置

默认的 API 都是不联网的。使其可以联网的方式就是通过火山云后台创建一个能联网的 AI 应用,并调用它的 API。

依然需要收集三要素,现在教程开始:

1、在 API 调用页面,右侧有个【关联应用】

打开之后,点击下放的【立即创建】按钮

2、小白选择零代码,开发者根据自己情况选择,然后点击【立即创建】,在接下来的选择里点击【单聊】

3、在新建应用的页面,需要需要一些 AI 应用的基本信息

3.1、输入应用的名称,按自己的偏好填。

3.2、重点来了,这里要打开【联网内容插件】,这样 AI 应用才能联网

3.3 高级配置,可以配置最大资料token数,看情况配置。

4、配置完成后,在页面右侧,点击蓝色的【发布】,发布之后这个按钮会变成【更新】。

5、发布之后,在左侧我们会发现应用名称的下放有了一串 bot ID

这就是在套壳工具里填写的模型 ID,复制备用,第一个要素

现在,我们拿到了火山云 R1 联网应用的模型 ID。

而 API Key 跟之前是一样的,直接复用。

而第三个要素,就是火山云的调用地址。

这里和非联网API有个很重要的差异点,要在地址后面加上/bots才可以,完整地址如下:

https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/bots

三要素再次集齐,就可以填到 API 套壳客户端里使用了。

6、在套壳客户端里配置 R1 联网 API

到这里就可以联网了。

<think>好的,用户想知道如何在虚拟机中部署火山引擎的大模型。首先,我需要回忆一下相关的步骤和可能涉及的技术。根据用户提供的引用内容,尤其是引用[1]和引用[5],虚拟机需要正确配置CPU和网络,以支持大模型的运行。火山引擎的大模型可能需要较高的计算资源,比如GPU加速,所以需要确保虚拟机实例的规格足够。 首先,用户需要选择合适的虚拟机配置。可能涉及到选择支持GPU的实例类型,安装相应的驱动,比如NVIDIA的CUDA工具包。然后,安装必要的软件环境,比如Python、深度学习框架如PyTorch或TensorFlow。接着,可能需要从火山引擎的平台获取大模型的代码和预训练权重,这可能涉及到API密钥的配置或者访问权限的设置。 另外,引用[4]提到Ansible可以用于配置管理,可能自动化部署步骤,比如安装依赖、配置环境变量等。用户可能需要编写Ansible playbook来简化部署流程。同时,安全方面需要考虑,比如使用Ansible Vault加密敏感信息,如API密钥。 网络配置也很重要,引用[5]提到高性能边缘网络EVS架构,确保虚拟机有足够的网络带宽和低延迟,特别是在处理大模型推理时需要快速的数据传输。用户需要配置VPC、安全组规则,允许必要的端口通信,比如HTTP/HTTPS端口用于API访问。 可能还需要考虑存储方面,大模型通常需要大量的存储空间,用户需要挂载高速存储卷,比如SSD,来存放模型文件和数据集。 然后,部署完成后,需要进行测试,确保模型能够正常加载和运行,可能编写简单的测试脚本调用模型进行推理,验证结果是否正确。 在过程中可能会遇到的问题包括依赖版本冲突、GPU驱动不兼容、网络配置错误等,需要逐步排查。例如,安装CUDA时需要注意与显卡驱动版本的匹配,使用Docker容器可能有助于环境隔离。 最后,根据引用[2],用户可能需要了解如何调教大模型,将其与业务结合,比如通过Prompt工程或微调模型以适应特定任务,这部分可能涉及到在部署后的应用开发阶段。 总结步骤大致为:准备虚拟机环境、安装依赖、获取模型、配置网络与安全、部署模型、测试验证。需要参考火山引擎的官方文档,确保各步骤符合其平台要求。</think>### 如何在虚拟机中部署火山引擎大模型 #### 1. **准备虚拟机环境** - **选择支持GPU的实例类型**:大模型通常需要GPU加速计算,确保虚拟机实例支持NVIDIA GPU(如V100/A100),并启用虚拟化直通技术以直接访问物理GPU资源[^1]。 - **安装驱动与工具链**: - 安装NVIDIA显卡驱动和CUDA工具包,例如: ```bash sudo apt install nvidia-driver-535 cuda-12.2 ``` - 验证GPU状态:`nvidia-smi` - **配置高性能网络**:采用边缘网络EVS架构,确保虚拟机具备高带宽和低延迟的网络能力,支持VPC隔离与安全组规则[^5]。 #### 2. **安装依赖与框架** - **Python环境**:推荐使用Miniconda管理虚拟环境: ```bash conda create -n llm python=3.10 conda activate llm ``` - **深度学习框架**:安装PyTorch或TensorFlow: ```bash pip install torch==2.0.1+cu117 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ``` - **火山引擎SDK**:根据官方文档安装对应SDK,例如: ```bash pip install volcengine-ml-platform ``` #### 3. **获取大模型资源** - 通过火山引擎控制台申请模型访问权限,获取API密钥或模型下载链接。 - 下载预训练模型权重与配置文件: ```python from volcengine.model import ModelClient client = ModelClient(access_key="YOUR_KEY", secret_key="YOUR_SECRET") client.download_model("model_id", save_path="./models") ``` #### 4. **部署与配置模型** - **使用Docker容器(可选)**:火山引擎可能提供预置镜像,简化环境部署: ```bash docker pull volcengine/llm-inference:latest docker run -gpus all -p 8080:8080 volcengine/llm-inference ``` - **启动推理服务**:编写FastAPI服务暴露模型接口: ```python from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.post("/predict") def predict(input_text: str): return model.generate(input_text) ``` #### 5. **网络与安全配置** - **设置安全组规则**:开放模型服务的端口(如8080),限制访问IP范围。 - **加密敏感信息**:使用Ansible Vault加密API密钥等配置[^4]: ```bash ansible-vault encrypt secrets.yml ``` #### 6. **验证与测试** - 发送测试请求验证服务: ```bash curl -X POST http://localhost:8080/predict -d '{"input_text": "你好"}' ``` - 监控GPU利用率和响应延迟,调整实例规格或优化模型加载方式。 #### 7. **进阶调优** - **模型量化与加速**:使用TensorRT或ONNX Runtime优化推理性能。 - **结合业务逻辑**:参考大模型应用技术架构,设计Prompt工程或微调流程[^2]。 --- ###
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