总览 DeepSeek 是由深度求索公司推出的大语言模型。其中：
DeepSeek-V3 是在14.8万亿高质量 token 上完成预训练的一个强大的混合专家 (MoE) 语言模型，拥有6710亿参数。作为通用大语言模型，其在知识问答、内容生成、智能客服等领域表现出色。 DeepSeek-R1 是基于 DeepSeek-V3-Base 训练生成的高性能推理模型，在数学、代码生成和逻辑推断等复杂推理任务上表现优异。 DeepSeek-R1-Distill 是使用 DeepSeek-R1 生成的样本对开源模型进行微调得到的小模型，拥有更小参数规模，推理成本更低，基准测试同样表现出色。 本文将介绍如何通过 腾讯云 TI 平台 ，快速部署 DeepSeek 系列模型。完成模型部署后，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。
支持的模型列表 腾讯云 TI 平台已上架 DeepSeek 全系模型，详见下表。
模型名称
参数量
激活参数量
上下文窗口
推理资源推荐
DeepSeek-V3
671B
37B
128K
多机分布式部署，节点数量：2个，单节点配置：HCCPNV6 机型
DeepSeek-R1
671B
37B
128k
多机分布式部署，节点数量：2个，单节点配置：HCCPNV6 机型
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
1.5B
–
–
12C44GB 1卡A10
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
7B
–
–
12C44GB 1卡A10
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
8B
–
128K
12C44GB 1卡A10
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
14B
–
–
16C96G 1卡A100
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
32B
–
–
32C192G 2卡A100
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B
70B
–
128K
164C948G 8卡A100
限时免费体验 平台限时免费开放 DeepSeek 模型的免部署在线体验，支持 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 两款模型，便于开发者直观比较“最大杯”和“最小杯”的性能差异。进入 DeepSeek 系列模型详情页面后，选择上方 Tab 即可进入在线对话体验页面。
对于其他模型，可按下方模型部署实践自主部署对应模型后体验。
模型部署实践 下文我们将选用尺寸相对最小的 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型进行部署实践。其他模型的操作流程类似，仅需注意算力资源的配置差异。
前置准备工作 模型：TI 平台已将 DeepSeek 模型内置在 大模型广场 中，您可直接选择模型并一键部署。 资源：1.5B 的 DeepSeek 模型对算力需求较小，单卡A10即可支持其推理服务。您有多种计费模式选择： 按量计费：对于仅需短时体验或所需算力较小的用户，机器来源推荐选用“从 TIONE 购买”，并选用“按量计费”模式。该模式无需提前准备算力。开始部署时，平台会自动分配资源并进行计费，本实践也将使用该模式进行展开。 包年包月：对于已购买 CVM 机器或需较大、稳定算力的用户，机器来源推荐选用“从 CVM 机器中选择”，并选择对应的资源组。该模式下需要您提前购买好 CVM 机器并添加至 TI 平台资源组，详细操作步骤请参考 资源组管理 。 步骤一：部署模型服务 1. 登录 腾讯云 TI 平台 ，在 大模型广场 页面，您可看到 TI 内置的开源大模型卡片。 2. 单击进入“ DeepSeek 系列模型” 卡片，查看模型详细介绍。
3. 在模型详情页面，单击 新建在线服务 ，跳转至“ 模型服务 > 在线服务 > 创建服务 ”页面配置部署参数。
4. 按页面提示填写配置信息，参考如下： 服务名称：输入您的自定义的服务名称。如：“demo-DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1_5B”。 机器来源：支持“从 CVM 机器中选择”和“从 TIONE 平台购买”两种模式。本例采用“ 从 TIONE 平台购买-按量计费 ”。如果您已购买自己的 CVM 机器，可以选择模式“从 CVM 机器中选择”。 部署方式：选择“ 标准部署 ”。 服务实例： 模型来源：选择 “ 镜像 ”类型。 模型和运行环境：选择“ 内置大模型/DeepSeek 系列模型/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B ”。 算力规格： 12C44GB A10*1 ，推理资源配置建议详见 大模型推理所需资源指南 。
5. 授权并同意 《腾讯云 TI-ONE 训练平台服务协议》 ，单击底部 启动服务 ，正式发起服务部署。 步骤二：体验模型效果 1. 服务部署完成后，在“ 模型服务 > 在线服务 ”页面的列表中，其状态将显示为“运行中”。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型的部署时长预计为1-2分钟。
2. 单击列表中的 在线体验 ，进入模型快速体验页面。可通过前端页面直接提问，体验模型效果。
步骤三：调用模型推理 API 腾讯云 TI 平台在线服务模块内置了接口调用测试功能。此外，您还可以使用命令行等工具测试调用 API。测试完成后，您可以以 API 调用方式将模型接入 AI 应用。下文将对模型推理 API 的测试及接入进行示例说明。
方式一：使用 TI 平台内置工具测试 API 调用 1. 在“ 模型服务 > 在线服务 ”页面的列表中，单击刚部署的服务的名称，跳转到服务详情页。
2. 进入服务详情页的“ 服务调用 ”Tab，在页面底部可看到“ 接口信息 ”版块。
3. 在“ 接口信息 ”版块的输入框中，输入接口和请求信息，进行接口测试。
接口名：在上图中位置1处输入接口名，对话接口请填写 /v1/chat/completions。 备注：TI 平台为内置开源大模型配备的推理框架为 vLLM，兼容 OpenAI 接口规范，除对话接口以外的更多接口请参考 vLLM 官方文档 。 请求体（Request Body）：在上图中位置 2 处输入请求体，Chat Completion 接口的请求体格式请参考下方代码： { “model” : “ms-xxxxxxxx” ,
“messages” :
[
{
“role” : “user” ,
“content” : “描述一下你对人工智能的理解。”
}
]
} 请求体中需填写的“ 服务组 ID ”即为下图红框中标记的字符串，可看到该字符串以“ ms- ”作为前缀：
4. 完成信息输入后，单击 发送请求 ，稍作等待，“ 请求响应 ”框中将显示模型返回的响应结果：
方式二：使用命令行工具测试 API 调用 1. 在上述的“ 接口信息 ”版块中，在下图位置1处输入接口名。输入完成后，单击位置2处的复制按钮，复制完整的 API 调用命令头。
2. 在命令头最后追加参数 -d’ {REQ_BODY} ‘，得到完整命令。其中 {REQ_BODY} 为请求体，请按照上文中“使用平台在线测试功能调用 API”的第 3 点给出的格式填写。最终编写成的完整命令应如下方代码所示： curl -X POST https:
“model” : “ms-xxxxxxxx” ,
“messages” :
[
{
“role” : “user” ,
“content” : “描述一下你对人工智能的理解。”
}
]
} ‘3. 将完整命令输入到已连接到公网的计算设备的命令行工具中并执行，命令行中将返回模型的输出。
方式三：使用第三方应用开发工具调用 API 完成模型部署后，如果您需要在您的 AI 应用中接入已部署的模型服务，可以将服务 API 的信息配置到相关平台或系统中。下文以 Cherry Studio 为例，介绍如何将服务 API 接入应用中。
Cherry Studio 是一个支持多模型服务的开源桌面客户端，可以将多服务集成至桌面 AI 对话应用中。本文仅以此为例介绍 API 调用。如您需要商用 Cherry Studio，请仔细阅读其开源软件协议。
1. 进入您在 TI 平台已部署模型服务的“ 服务详情页 > 服务调用 ”Tab，在页面较上方位置找到“ 调用地址 ”字段，并单击最右侧复制按钮复制。
2. 下载并安装 Cherry Studio 。完成安装后，打开 Cherry Studio，进入产品主页，并单击左下角的设置按钮，跳转到产品设置页。
3. 进入产品设置页后，单击页面中间下方的 添加 ：
4. 单击 添加 后，需要在弹出的“添加提供商”对话框中输入信息，其中，“提供商名称”可自由填写，提供商类型需选择“OpenAI”，填好后单击 确定 ：
5. 按照第4点要求成功添加提供商后，将自动跳转到该提供商的配置菜单，本文中示例为“腾讯云 TI 平台”。请注意：TI 平台当前的鉴权方式和 OpenAI 有所不同，因此仅支持以未开启鉴权方式将 API 接入 Cherry Studio。在未开启鉴权的前提下，进行如下配置： API 密钥：可任意填写，但不可以不填。 API 地址：粘贴第1点中复制的 调用地址 。 配置完成后，单击下方“ 模型 ”版块的 添加 。
6. 单击 添加 后，将弹出“ 添加模型 ”对话框，在对话框中输入要求的信息。其中，模型 ID 需配置为 TI 平台已部署服务的 服务组 ID （获取方式见“使用平台在线测试功能调用 API”第 3 点，该字段以“ ms- ”作为前缀），接着单击 添加模型 ：
7. 按照第6点的要求成功添加模型后，单击左上方对话按钮，回到对话页面：
8. 单击对话页面顶部的模型选择按钮，单击后弹出模型列表，选择刚刚添加的模型：
9. 现在，可以通过 Cherry Studio 和在 TI 平台部署的模型进行对话了：
步骤四：管理推理服务 您可以通过访问“ 模型服务 > 在线服务 > 服务详情 ”页面查看并管理推理服务。包括但不限于：停止/重启/删除服务、查看服务配置信息、实例列表、监控图表、容器事件、日志、更新记录等。详细操作指引可参考 在线服务运营 。
不同模型部署的注意事项 对于 DeepSeek 的其他模型，部署流程与前述类似，主要区别在于填写服务参数时配置的资源规格。请参考 大模型推理所需资源指南 进行资源的合理配置。
大小模型的效果对比 基于已部署的“DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B”和“DeepSeek-R1”模型服务，我们尝试使用一个相同的问题，简要对比一下大小模型的推理效果。
问题输入
在我的厨房里，有一张桌子，上面放着一个杯子，杯子里有一个球。我把杯子移到了卧室的床上，并将杯子倒过来。然后，我再次拿起杯子，移到了主房间。现在，球在哪里？
大小模型效果对比 从响应结果中可以明显看出，拥有更大参数量的 DeepSeek-R1 模型在推理效果上更胜一筹，其正确推理出了杯子倒扣时球会掉出并留在床上，即使杯子随后被移动至房间。而参数量较小的 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型仍然认为球在杯中。
另一方面，相比 DeepSeek-R1 模型，更小参数的 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型的响应速度更快、占用资源更少、部署时长更短，在处理较为简单的任务时，仍是不错的选择。
其中，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 的部署时长预计为1-2分钟，DeepSeek-R1 预计为9-10分钟（模型需预加载到节点的本地数据盘中）。
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