使用移动云云主机轻松获得自己专属的 DeepSeek

于 2025-02-08 17:22:12 发布
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文章标签： 移动云 python
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版权

DeepSeek-R1 是AI公司深度求索（DeepSeek）于2025年1月发布的一款开源高性能推理模型。该模型采用强化学习策略进行训练，在逻辑推理、数学和编程方面性能表现媲美OpenAI o1，在性价比和开放性方面具有显著优势，为人工智能领域的发展带来了新的可能性。

移动云的云主机产品已对该模型进行了全面支持：搭载自研COCA-Infer推理引擎+CMCCL高性能集合通信库，深度优化显著提升推理性能，为DeepSeek模型的规模化应用提供高效算力支持，助力国产AI技术突破性能瓶颈，且移动云平台可快速部署和更新模型，方便将最新版本的DeepSeek-R1模型应用于您的业务，下边将为您介绍部署和使用的完整流程，助您轻松获得自己专属的DeepSeek。

首先根据您想使用的模型信息订购一台移动云云主机：移动云官网-云擎未来,智信天下

DeepSeek模型与推荐规格信息：

模型名称

模型权重大小（bfloat16 ）

ollama量化后模型权重大小

硬件配置

推荐配置

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

3.55GB

1.1GB

可配置1张T4或V100或A100或A800 GPU卡

g4t.2xlarge.8、g4v.2xlarge.8、g4a.2xlarge.8、g3t.xlarge.8、g3v.xlarge.8

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

15.23GB

4.7GB

GPU加速需至少2张T4，或者1张V100或A100或A800 GPU卡

g4t.4xlarge.8、g4v.2xlarge.8、g4a.2xlarge.8、g3t.4xlarge.8、g3v.xlarge.8

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B

16.06GB

4.9GB

GPU加速需至少2张T4或V100或A100或A800 GPU卡

g4t.4xlarge.8、g4v.2xlarge.8、g4a.2xlarge.8、g3t.4xlarge.8、g3v.xlarge.8

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

29.54GB

9.0GB

GPU加速需至少4张T4 GPU卡，或者2张V100或A100或A800 GPU卡

g4t.8xlarge.8、g4v.4xlarge.8、g4a.4xlarge.8、g3t.8xlarge.8、g3v.4xlarge.8

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

65.54GB

20GB

GPU加速需至少4张V100 GPU卡或A100或A800 GPU卡

g4v.8xlarge.8、g4a.8xlarge.8、g3v.8xlarge.8

注：1、ollama运行的是量化的模型，使用的是GGUF格式的模型文件，而COCA-Infer运行的是bfloat16格式的模型，ollama运行模型占用的显存相对更少。

2、以下示例在启用英伟达显卡的Ubuntu 22.04 64位操作系统下进行，默认相关驱动、CUDA Toolkit已安装。

下面通过两种方式来实现本地的DeepSeek R1模型部署。

  1. Ollama部署DeepSeek大模型

Ollama是一个快速、轻量且易于使用的开源AI代理框架，可以用来托管和运行各种语言模型。

    1. 安装Ollama

执行如下命令

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

注意：默认Ollama会使用您的CPU来运行模型，而并非GPU，对于那种比较小的模型用CPU+集成显卡也能较好的进行工作，如果想运行更大的模型或更快的响应速度，您需要安装CUDA Toolkit以更好地利用独立显卡。

    1. 运行模型

    提供两种模型运行方案，一种为原版方案，访问github资源；另一种为国内加速方案，使用国内modelscope的资源。

    （1）原版模型运行

下面是DeepSeek R1模型的运行方式，整理如下：

模型名称

运行命令

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

ollama run deepseek-r1:1.5b

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

ollama run deepseek-r1:7b

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B

ollama run deepseek-r1:8b

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

ollama run deepseek-r1:14b

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

ollama run deepseek-r1:32b

根据上述表格的提示，仅需遵循相应步骤运行模型。例如，若配置使用2张A100显卡运行7B规模的模型，启动该模型，可执行命令“ollama run deepseek-r1:7b”。

运行示例：

（2） 模型下载国内加速（可选）

如遇原版模型下载速度过慢的情况，可使用由Unsloth AI提供的位于ModelScope的DeepSeek R1蒸馏模型在国内加速下载，运行方式如下：

模型名称

运行命令

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

ollama run modelscope.cn/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-GGUF

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

ollama run modelscope.cn/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B

ollama run modelscope.cn/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-GGUF

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

ollama run modelscope.cn/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

ollama run modelscope.cn/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-GGUF

根据上述表格的提示，仅需遵循相应步骤运行模型。例如，若配置使用2张A100显卡运行7B规模的模型，可执行命令“ollama run modelscope.cn/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF”。

运行示例：

    1. 使用API调用本地模型（可选）
  2. curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model":"deepseek-r1:7b", "prompt":"用中文介绍下自己"}'

会返回如下结果:

    1. 使用Web方式访问模型（推荐）

Open-WebUI是一个开源项目，提供了一个类似于ChatGPT的可视化页面，可与Ollama无缝集成。

  1. 由于Open-WebUI的安装依赖Containerd，以下是Containerd安装步骤：

安装必要的一些系统工具

  1. apt install apt-transport-https ca-certificates curl gnupg2 software-properties-common

添加证书和仓库地址

  1. curl -fsSL http://mirrors.cmecloud.cn/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg
  2. echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] http://mirrors.cmecloud.cn/docker-ce/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

安装containerd

  1. apt install containerd.io

配置 containerd

  1. mkdir -p /etc/containerd
  2. containerd config default | tee /etc/containerd/config.toml

安装完成后，使用以下 systemctl 命令启动并启用“containerd”服务

  1. systemctl start containerd
  2. systemctl enable containerd

    然后，使用以下命令检查并验证containerd 服务。您应该看到containerd服务处于活动状态并正在运行。

  1.  systemctl status containerd

    

    （2）还需要通过nerdctl与Containerd通信，以下是nerdctl的安装步骤：

    从Github上下载nerdctl的预编译二进制文件：nerdctl-${VERSION}-linux-amd64.tar.gz

  1. tar xzvf nerdctl-${VERSION}-linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/bin

安装完成后，可以通过以下命令验证nerdctl是否正常工作：

  1. nerdctl --version

如果安装成功，将显示版本信息：

（3）如果您安装了Ollama，可以使用以下命令：

  1. ollama serve
  2. nerdctl run -d --net=host -e OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434 -e PORT=8000 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

    注意：使用Containerd安装Open-WebUI时，请确保在命令中包含-v open-webui:/app/backend/data。这一步至关重要，因为它确保您的数据库正确挂载，避免任何数据丢失。

    查看容器日志：

  1. nerdctl logs open-webui

出现以下信息即启动成功：

访问链接：http://<服务器IP或公网IP地址>:8000，出现以下界面，需要注册登录

  左上角选择模型后开始对话，示例如下：

  1. COCA-Infer部署DeepSeek大模型
    1. DeepSeek R1模型下载

ModelScope魔搭社区是一个国内开源的模型即服务共享平台,，Deepseek模型已在其上开源，可通过ModelScope下载。

1.请先通过如下命令安装ModelScope

  1. pip install modelscope

2.下载完整模型repo到指定目录，如/workspace/models/hf_models，以DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型为例，其他模型类似：

  1. modelscope download --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B --local_dir /workspace/models/hf_models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

    1. 安装COCA-Infer

算力原生平台推理引擎(COCA-Infer)是针对AI全场景推出的推理解决方案，已支持deepseek模型的推理，此示例以英伟达环境为基础，在线下载COCA-Infer镜像文件，支持一键部署。

  1. 使用镜像前需要安装containerd和nerdctl，可参考1.4节中的安装步骤进行安装
  2. 加载镜像并创建容器

①加载镜像

  1. nerdctl load -i <COCA-Infer镜像文件名>

②创建容器

  1. nerdctl run --privileged --name cocainfer --shm-size=4g --gpus all -it --net=host <COCA-Infer镜像文件名>

③进入容器

  1. nerdctl exec -it cocainfer /bin/bash

1.注意事项

  1. 服务器或容器环境上已经安装好必要的驱动、CUDA Toolkit包、lib64-dev等基础库。
  2. 若开启HTTPS双向认证，需要提前准备好服务证书、服务器私钥和验签证书等。
  3. COCA Infer目前仅支持Python3.10.x，如果环境中的Python3.10.x不是默认版本，参考如下方法添加环境变量（Python路径根据实际路径进行修改）。
  1. vim ~/.bashrc

       添加如下内容：

  1. export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/python3.10.12/lib:$LD_LIBRARY_PATH
  1. export PATH=/usr/local/python3.10.12/bin:$PATH

       使更改立即生效

  1. source ~/.bashrc

   

    1. 部署DeepSeek

1.根据用户需要配置模型仓库

① model-repository文件夹及文件结构示例

  /model_repository_ds7b    -> 模型仓库路径

  ├──ds_7b         -> 模型名称

  │   ├── 1         -> 版本号

  │   │   └── model.json  -> 模型文件

  │   └── config.pbtxt      -> 模型配置文件

② config.pbtxt配置示例：

backend: "cocainfer"

# The usage of device is deferred to the coca_vllm engine

instance_group [

  {

    count: 1

    kind: KIND_MODEL

  }

]

③model.json配置示例：

{

    "model":"/workspace/models/hf_models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B",

    "disable_log_requests": "true",

    "trust_remote_code":"true",

    "max_model_len": 4096,

    "tensor_parallel_size":1

}

注：参数根据实际情况进行调整，如14B以上模型可启用两张GPU卡，则tensor_parallel_size的值改为2。

2.启动服务，加载DeepSeek模型

  1. /opt/cocaserver/bin/cocaserver --model-repository=/model_repository_ds7b

回显如下则说明启动成功

3.发送推理请求

服务器启动成功后，我们可以在shell中发送一个请求进行测试

curl -X POST localhost:8000/v2/models/ds_7b/generate_stream -H "Content-type: application/json" -d '{

    "max_tokens": 200,

    "messages": [

        {

            "role": "user",

            "content": "你是谁?"

        }

    ],

    "stream": true

}'

可以看到返回了如下结果:

如此，便可轻松玩转DeepSeek。

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开挂了！只需3分钟搞定DeepSeek-R1部署！
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移动云智算集群产品里的COCA-Infer推理引擎，堪称AI算力领域的 “优化大师”。有了它，DeepSeek - R1系列模型就像装上了强力引擎，性能直接拉满。而且这个引擎还有个超实用的功能，能在英伟达、华为、昆仑芯等不同硬件体系之间轻松切换，不用换软件栈，模型就能在多个环境里运行！部署企业级AI模型，代码一堆又一堆，配置复杂得让人头大，没点专业技术根本搞不定。部署的时候，控制台还会实时显示进度，就像点外卖能看到骑手到哪儿了一样直观。另外，产品用的是裸金属服务器的标准集群服务，配置简单，操作方便。
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此外，AI程序员还能以代码评审专家的身份，细致检查每一行代码的质量，确保其符合最佳实践和安全标准。AI程序员还支持项目级的单元测试，不再需要逐个框选相应函数，只需在输入框中指定项目文件夹，就能够批量生成测试用例，并自动执行编译、运行及修复等一系列流程。移动云AI程序员接入DeepSeek模型并采用多Agent调度技术，能够自动化完成多项编程任务，为企业级代码开发提供高效、智能的解决方案。项目级代码重构也不在话下，如一键完成前端代码框架升级，只需指定项目文件夹，并输入需求，AI程序员即可完成代码重构！
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本文以移动云c5.4xlarge.2云主机（Windows Server 2022 DataCenter 64位 中文版）为例，介绍如何通过云主机+openWebUI搭建自己de DeepSeek部署脚本小助手。持续下一步，直到输入工作区名称，下一步，即可开始体验与大模型交互。移动云的云主机产品已对该模型进行了全面支持，可助您轻松获得自己专属的DeepSeek。上传至AythingLLM中，并嵌入当前工作区中使用。注意：后续替换其他ollama地址也在此处修改。询问知识库中相关信息，返回知识库中数据。
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移动云智算一体机-DeepSeek版，让AI快人一步
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移动云智算平台提供全链路的资源管理调度、模型开发、训练、推理和智能体构建能力，预置的DeepSeek模型助力企业快速构建智能体，实现复杂任务的自动化处理，助力业务智能升级。丰富的工具为企业提供了强大的技术支撑，使其能够根据自身业务特点深度优化模型，挖掘更多潜在价值，拓展AI应用边界。这一设计充分考虑了企业实际需求，缩短了项目部署周期，减少了前期投入成本，助力企业快速开启AI应用实践。智算一体机，简单来说，就是基于移动云边缘智能小站算力底座打造的小型专属云，专门为企业量身定制。
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而且，作为“全能型选手”，COCA平台无缝兼容英伟达A800、A100、T4、V100，华为 910B，昆仑芯 P800 这 6 款主流算力生态，支持模型多生态运行无需切换软件栈，省心更高效。COCA平台支持主流AI框架，如TensorFlow、PyTorch等，适配医疗、安防、工业、物流等多场景，提供强大算力支持，简化 AI 应用开发部署，助力行业智能化转型。为推动百业数智升级，移动云面向集团客户，推出 “数智领航，春启盛惠” 活动，云主机、裸金属服务器等产品低至3折，助力新春开门红。
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使用ollama+ChatBox搭建DeepSeek聊天机器人
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执行curl 127.0.0.1:11434 ，可以验证ollama已经在运行中。为了保证deepseek大模型正常部署运行，推荐选购公众版8C16G及以上配置。下载Ollama安装包后，双击安装包并遵循安装向导的指示完成安装过程。- 大模型本地运行引擎（支持Windows/Mac/Linux）在终端中执行ollama run deepseek-r1:7b。在终端执行 ollama serve，打开服务运行。ox，选择设置，选择ollama API。终端执行模型下载（以7B版本为例）启动ollama服务。
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基于移动云GPU云主机搭建DeepSeek-R1，创意化生成短视频
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无论是日常问答，还是创意短视频文案生成，它都能轻松搞定，为我们的生活带来了无限可能。我们知道DeepSeek-R1是一个文本推理大模型，并不直接支持生成视频，然而我们可以巧妙地利用DeepSeek的文本生成能力输出短视频内容脚本，结合视频剪辑软件达到我们期望的效果。可以看到最后的生成效果，我们也可以选择持续优化视频的脚本，告诉DeepSeek模型如何优化脚本内容，或者更改主题，仅需几分钟即可轻松拥有新的短视频。接下来，我们需要自己部署一个私有化DeepSeek-R1模型，这里的部署教程可以参考。
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热AI上场，智在必得 ！移动AI云电脑xDeepSeek巅峰碰撞！
02-08 4157
1.进入云电脑应用中心，搜索“AI秘书”应用，进行安装或升级；2.进入云电脑AI秘书设置页面，选择DeepSeek大模型；覆盖企业及个人应用场景，助力各行各业的数字化转型。3. 进入AI秘书智能会话，开启AI新体验。为用户带来更高效、更智能的云端办公体验。新的一年，移动AI云电脑助您火力全开！多语言翻译，随时随地畅享高效办公！未来，移动AI云电脑将深化AI能力。深度适配DeepSeek大模型。覆盖从复杂决策到高并发交互的。移动AI云电脑通过AI秘书。智慧无界限，效率再升级。以澎湃算力驱动深度思考。
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移动云电脑轻松搭建DeepSeek本地大模型
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在4Q8C16G GPU型云电脑中，7B模型回复过程中，CPU 占用24%左右，GPU 占用24%左右，内存使用4.6G左右。在2Q4C8G GPU型云电脑中，7B模型回复过程中，CPU 占用57%左右，内存使用4.7G左右。在16C32G CPU型云电脑中，7B模型回复过程中，CPU 占用55%左右，内存使用5G左右。在8C16G CPU型云电脑中，7B模型回复过程中，CPU 占用50%左右，内存使用5G左右。4、按照上述配置，你将创建一个你自己的workspace，你可以对工作区进行一些设置。
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行稳致远，2025移动云开发者社区迎新篇！
01-22 4078
与技术的浪潮相约、与创新的火花重逢、与繁荣的生态共行。2024年的移动云开发者社区。过去的一年：稳健、凝聚、成长。不断向前的决心与力量。
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运营商典范！移动云荣获信标委量子信息标准工作组突出贡献单位
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大力推动量子计算云平台、量子安全等标准的研制工作，不仅牵头拟立项并参编多项国家标准、行业标准和联盟标准，还投身于量子计算国际标准项目。展望未来，移动云将继续秉持创新精神，深耕量子计算领域，凭借深厚的技术积累和不懈的探索实践，为我国量子信息技术的进步注入新动力，为产业发展贡献更多智慧与力量，助力行业稳健前行。后续，移动云将逐步向高校、科研院所及国内量子产业联盟等合作伙伴开放量子实验室，提供全方位的量子计算服务，推动量子算法创新和系统验证工作，携手各方共同探索量子领域的无限可能。
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展望未来，移动云将持续聚焦聚力“创新、改革、开放”，登高望远、破局立新、奋勇前行，为云计算产业的进一步发展贡献力量。大会以“云承百业促发展，智引标准启新程”为主题，移动云两项案例《移动云高性能智算云网络应用实践方案》和《移动云多云异构算力互联底座应用实践方案》荣获“领航计划2024”年度建云用云典型案例奖。该方案实现了单资源池超万张NPU卡的纳管调度，显著提升了金融机构在智能投顾、风险控制、数据分析等场景下的算力水平，为金融行业在数字化转型提供坚实的云网络底座。
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移动云自研云原生数据库入围国采！
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此外，移动云云原生数据库不仅在外部市场成功斩获互联网、教育、医疗行业等头部客户，凭借优质产品与专业服务确保众多客户业务系统平稳运行，还积极拥抱中国移动算力网络战略，联合中央企业算力网络联合体、产业链合作伙伴、省专公司、科研院校等，全方位、多维度地开展技术研究，打造出涵盖应用产品、专利论文、白皮书等一大批高价值创新成果。未来，移动云云原生数据库将持续加大研发投入，深化技术创新，以打造业界头部产品为目标，服务国家自主可控战略，助力千行百业实现数字化升级，为数字中国建设贡献央企力量。
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