不花一分钱!DeepSeek R1 满血版一键部署EdgeOne Pages攻略

一、什么是EdgeOne Pages?

img

在当今快节奏的数字化时代,高效、便捷且高性能的网站开发与部署解决方案至关重要。EdgeOne Pages,作为一款基于 Tencent EdgeOne 基础设施精心打造的前端开发和部署平台,专为现代 Web 开发量身定制,正迅速成为开发者们的得力助手。

EdgeOne Pages 致力于帮助开发者快速构建并部署静态站点以及无服务器应用。其核心优势显著,为用户带来前所未有的开发体验。

在全球加速方面,依托腾讯云强大的全球分发网络,EdgeOne Pages 能够智能地将网站的静态资源,如图片、样式表和脚本等,缓存至距离全球用户最近的边缘节点。这一创新举措极大地缩短了资源传输路径,确保无论用户身处世界何地,都能在访问网站时享受到丝滑流畅的体验,显著提升了网站的整体性能,让用户粘性大幅增强。

简化部署流程也是 EdgeOne Pages 的一大亮点。传统的网站开发从代码编写完成到成功部署上线,往往要历经繁琐的步骤,耗时费力且容易出错。而 EdgeOne Pages 凭借其精心设计的高效部署机制,打破了这一困境。开发者只需专注于代码的雕琢,完成后的代码便能通过平台快速实现从开发环境到线上环境的无缝对接,大大缩短了项目迭代周期,使企业能够敏捷响应瞬息万变的市场需求,在竞争中抢占先机。

值得一提的是,EdgeOne Pages 的边缘 Serverless 特性为开发者带来了极大的便利。无需再为配置和管理服务器等复杂的基础设施而烦恼,开发者可直接在靠近用户的边缘节点,使用广泛应用且易于上手的 JavaScript 语言编写超低延时的服务端逻辑。这种创新模式不仅降低了开发门槛,让更多有编程基础的人员能够参与其中,还进一步优化了网络延迟,提升了用户体验,同时赋予开发者根据业务实际需求灵活定制个性化服务端功能的自主性。

在适用场景上,EdgeOne Pages 展现出了强大的通用性和灵活性。对于使用 Next.js、Hexo 等静态生成器构建的网站,以及基于 React、Vue 等现代前端框架搭建的单页应用,EdgeOne Pages 提供了理想的静态与动态网站托管服务。在全栈项目开发中,借助 Pages Functions、KV 等能力,开发者能够在不依赖传统服务器的情况下,在边缘轻松实现轻量化的动态服务,拓展了开发的边界。此外,通过与 GitHub 等代码管理平台的深度集成,EdgeOne Pages 支持在每次代码提交时自动构建和部署网站,极大地简化了开发部署流程,显著提升了研发效率,实现了快速部署与迭代。

更令人心动的是,在公测期间,用户可全面免费使用 EdgeOne Pages 的所有功能,享受稳定可靠的服务。未来,EdgeOne Pages 还将持续迭代升级,不断满足开发者对于更多高级特性的需求,为 Web 开发领域带来更多惊喜与可能。选择 EdgeOne Pages,就是选择高效、便捷与创新的 Web 开发未来。

二、如何部署满血版的Deepseek R1 站点?

这里博主用国外版作为演示,国内版流程一样。

在线预览:https://ai.uopy.top/

注册账号的流程已省略,不会的可以看看开发文档或者给博主留言。

EdgeOne Pages 开发者文档

- 国外版:https://edgeone.ai/document/160427672992178176

- 国内版:

https://edgeone.cloud.tencent.com/pages/document/162936635171454976

进入后台后找到图片画红色框框的“ Pages

img

然后点击“ 创建项目

img

点击“ 从模板开始

img

选择这个叫做“ DeepSeek-R1 for Edge ”的模板

img

img

这里我选择的是用 Coding 平台作为项目的存放地,这里可以选择其他的两个平台

绑定好 Git 后就可以自己命名这个项目名了,由于我的这个仓库里有项目了,所以就叫做“ aidemo ”了

img

然后选择一个合适的 加速区域 即可开始部署

PS:博主在这里选择的是“ 全球可用区(含中国大陆)”作为演示

温馨提示:选择加速国内需要添加有备案的域名才能自定义域

img

都配置好了以后就点击“ 立即创建 ”就开始部署了

img

img

出现下图所示的图片说明部署成功了

img

然后点击“ 预览 ”即可查看部署完的项目

img

img

img

这样就部署完成了,可以用来去装13去了。

我的DeepSeek部署资料已打包好(自取↓)
https://pan.quark.cn/s/7e0fa45596e4

但如果你想知道这个工具为什么能“听懂人话”、写出代码 甚至预测市场趋势——答案就藏在大模型技术里!

❗️为什么你必须了解大模型?

1️⃣ 薪资爆炸:应届大模型工程师年薪40万起步,懂“Prompt调教”的带货主播收入翻3倍

2️⃣ 行业重构:金融、医疗、教育正在被AI重塑,不用大模型的公司3年内必淘汰

3️⃣ 零门槛上车:90%的进阶技巧不需写代码!会说话就能指挥AI

(附深度求索BOSS招聘信息)
在这里插入图片描述

⚠️警惕:当同事用DeepSeek 3小时干完你3天的工作时,淘汰倒计时就开始了。

那么,如何系统的去学习大模型LLM?

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师,我经常会收到一些评论和私信,我是小白,学习大模型该从哪里入手呢?老师啊,我自学没有方向怎么办?老师,这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历,一定要继续看下去!当然这些问题啊,也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点,给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢,我就曾放空大脑,以一个大模型小白的角度去重新解析它,采用基础知识和实战项目相结合的教学方式,历时3个月,终于完成了这样的课程,让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

篇幅有限,⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》,扫码获取~
在这里插入图片描述

👉大模型学习指南+路线汇总👈

我们这套资料呢,会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程,带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念,用最易懂的方式带你入门大模型。
在这里插入图片描述

👉②.进阶篇👈

接下来是进阶篇,你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署,学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合,学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。
在这里插入图片描述

👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目(已脱敏),比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等,从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。
在这里插入图片描述

👉④.福利篇👈

最后呢,会给大家一个小福利,课程视频中的所有素材,有搭建AI开发环境资料包,还有学习计划表,几十上百G素材、电子书和课件等等,只要你能想到的素材,我这里几乎都有。我已经全部上传到优快云,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
在这里插入图片描述
相信我,这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课!!
在这里插入图片描述

<think>好的,用户想了解如何部署DeepSeek R1满血的云服务。首先,我需要回忆一下之前提供的引用内容,看看有没有相关的信息。引用[1]提到了通过vLLM部署的步骤和注意事项,引用[3]和[4]讨论了本地部署的方法,包括使用Ollama和LM Studio。但用户现在问的是云服务部署,可能需要结合这些本地部署的经验,扩展到云环境。 首先,确定用户的需求。他们可能需要一个完整的云服务部署教程,可能涉及服务器选择、环境配置、依赖安装、模型加载、API部署和监控等步骤。由于引用中没有直接提到云服务部署的具体步骤,可能需要根据现有信息进行推断,并参考类似流程。 接下来,整理步骤。云部署通常包括选择云平台(如AWS、Azure、GCP)、准备计算资源(GPU实例)、安装必要的软件(如Docker、vLLM)、配置安全组和网络、部署模型服务,以及设置监控和日志。需要确保所有依赖项正确安装,特别是GPU驱动和CUDA工具包,因为模型推理可能需要这些。 另外,引用[1]提到vLLM部署,这可能适用于云环境。需要指导用户安装vLLM并启动API服务。同时,安全性和权限设置也很重要,比如使用API密钥和HTTPS。引用[3]和[4]中的本地部署工具如Ollama可能在云服务器上同样适用,但需要调整配置以适应云环境。 可能还需要考虑容器化部署,比如使用Docker来封装环境,确保一致性。此外,监控部分可以使用云平台自带的工具,或者集成Prometheus和Grafana。用户可能还关心如何验证部署是否成功,比如进行API测试。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步了解优化方法、成本控制、与本地部署的区别以及扩展策略。确保回答结构清晰,步骤明确,并引用相关的参考资料,比如引用[1]和[3]中的部署方法。</think>以下是DeepSeek R1完整云服务部署的分步指南,结合了本地部署经验与云服务特性: ### 一、云环境准备 1. **选择云平台** 推荐使用支持GPU加速的云服务(如AWS EC2 P3/P4实例、Azure NCv3系列),需配置NVIDIA Tesla系列显卡驱动及CUDA 11.8+环境[^1] 2. **系统初始化** ```bash # 安装基础依赖 sudo apt-get update && sudo apt-get install -y python3.9 docker.io nvidia-container-toolkit # 验证GPU可用性 nvidia-smi ``` ### 二、模型部署流程 $$ \text{部署路径} = \text{云存储地址} \times \text{容器化部署} + \text{API网关} $$ 1. **模型获取与加载** ```python from vllm import LLM model = LLM("deepseek-ai/deepseek-r1-full", tensor_parallel_size=4) ``` 2. **API服务部署** ```bash # 启动vLLM服务(适配云环境) docker run --gpus all -p 8000:8000 \ -v /cloud_models:/models \ deepseek/vllm:latest \ --model deepseek-r1-full \ --tensor-parallel-size 4 \ --max-num-batched-tokens 16000 ``` ### 三、安全配置 - **访问控制**:通过云平台安全组限制访问IP范围 - **API认证**:配置JWT令牌验证体系 - **流量加密**:启用HTTPS并配置SSL证书(Let's Encrypt或云平台托管证书) ### 四、监控与优化 1. **性能监控** 使用Prometheus+Grafana监控QPS、响应延迟、GPU利用率等指标[^4] 2. **自动扩缩容** 配置Kubernetes HPA实现基于CPU/GPU负载的动态扩缩容: ```yaml apiVersion: autoscaling/v2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: deepseek-hpa spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: deepseek-api minReplicas: 2 maxReplicas: 10 metrics: - type: Resource resource: name: nvidia.com/gpu target: type: Utilization averageUtilization: 70 ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值