deepseek-r1云部署

DeepSeek-R1 云部署教程
对于希望利用云计算资源来运行 DeepSeek-R1 的用户来说，云部署提供了一种灵活且可扩展的选择。虽然当前资料主要集中在本地部署指导上[^2]，下面将介绍一种通用的方法来进行 DeepSeek-R1 的云端部署。
准备工作环境
为了在云端成功部署 DeepSeek-R1 模型，首先需要准备合适的计算实例以及必要的依赖项：

选择云服务提供商：如 AWS、Azure 或 Google Cloud Platform (GCP)，这些平台提供了强大的 GPU 支持用于加速 AI 计算任务。
创建虚拟机实例：确保所选实例配置有足够的内存和处理能力支持大型语言模型运算；推荐至少配备有 NVIDIA A100 或 V100 显卡的机器类型。
安装 Docker 和 nvidia-docker：由于许多预训练模型是以容器化形式发布的，因此需先设置好能够执行 GPU 加速应用的 Docker 环境 sudo apt-get install docker-ce 并按照官方文档完成 Nvidia 容器工具链的搭建[^4]。

配置并启动 DeepSeek-R1
一旦准备工作就绪，则可以继续进行如下操作以实现 DeepSeek-R1 在云上的顺利部署：
# 登录到选定的云服务平台并通过其管理界面获取 SSH 密钥访问权限
ssh user@your.cloud.server.ip.address

# 更新系统包列表并安装 Git 版本控制系统以便后续克隆仓库
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install git -y

# 下载 DeepSeek-R1 所属项目源码至服务器端
git clone https://github.com/deepseek-lm/DeepSeek.git /path/to/repo

cd /path/to/repo

# 构建镜像前请确认已正确设置了 .env 文件中的各项参数
docker build --tag=deepseek-r1 .

# 运行构建好的容器映像，并指定挂载路径及其他选项
nvidia-docker run \
--name deepseek-container \
-d \
-p 8501:8501 \
-v $(pwd)/data:/app/data \
deepseek-r1
登录后复制
以上命令序列展示了如何基于 GitHub 上开源版本建立一个可供外部调用的服务接口。请注意实际环境中可能还需要额外调整防火墙规则开放相应端口供公网请求到达宿主机。
测试与验证
最后一步是对新上线的应用程序做全面的功能性和性能测试，确保一切正常运作之后才能正式投入使用。可以通过浏览器或其他 HTTP 客户端向 http://:8501 发送 POST 请求携带 JSON 数据体作为输入样例来进行初步检验。