腾讯云 TI 平台部署与调用DeepSeek-R1大模型的实战指南
今天我们将继续探讨如何部署一个私有化的 DeepSeek-R1 大模型,具体的部署过程我们将利用腾讯云的 TI 平台进行操作。当前,腾讯云 TI 平台为用户提供了免费体验的满血版 DeepSeek-R1 大模型,同时该平台还提供了开放的 API 接口服务,用户可以方便地将其接入到自己的平台中,进行定制化使用。接下来,我们将深入讲解如何快速实现 DeepSeek-R1 大模型的私有化部署,帮助大家更高效地掌握整个流程,确保能够顺利地将这一先进技术应用到自己的实际场景中。
腾讯云 TI 平台
免费体验
第一步,我们首先需要登录腾讯云,进入腾讯云的控制台页面,接着在搜索栏中查找“腾讯云 TI 平台”。需要注意的是,目前该平台的产品名称仍然为“TI-ONE 训练平台”,在搜索结果中点击对应的产品名称进入平台页面,如下图所示:

进入之后我们就可以来到广场免费体验一波了,一个满血版一个低配版,你可以直接只管对比两者的差距。如图所示:

免费API
当然,你也可以直接对接完整版的API接口,值得注意的是,直到2025年2月26日之前,该接口将是免费的,因此现在完全可以放心使用。接下来,我们将首先在本地安装所需的相关依赖,以确保能够顺利调用该API并与之进行交互。
python3 -m pip install --upgrade tencentcloud-sdk-python-common
python3 -m pip install --upgrade tencentcloud-sdk-python-lkeap
紧接着使用官方提供的SDK直接调用即可。代码如下:
import json
from tencentcloud.common.common_client import CommonClient
from tencentcloud.common import credential
from tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception import TencentCloudSDKException
from tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfile
from tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfile
class NonStreamResponse(object):
def __init__(self):
self.response = ""
def _deserialize(self, obj):
self.response = json.dumps(obj)
try:
# 实例化一个认证对象,入参需要传入腾讯云账户 SecretId 和 SecretKey,此处还需注意密钥对的保密
# 代码泄露可能会导致 SecretId 和 SecretKey 泄露,并威胁账号下所有资源的安全性。以下代码示例仅供参考,建议采用更安全的方式来使用密钥,请参见:https://cloud.tencent.com/document/product/1278/85305
# 密钥可前往官网控制台 https://console.cloud.tencent.com/cam/capi 进行获取
cred = credential.Credential("", "")
httpProfile = HttpProfile()
httpProfile.endpoint = "lkeap.tencentcloudapi.com"
httpProfile.reqTimeout = 40000 # 流式接口可能耗时较长
clientProfile = ClientProfile()
clientProfile.httpProfile = httpProfile
params = "{\"Model\":\"deepseek-r1\",\"Messages\":[{\"Role\":\"user\",\"Content\":\"你好\"}],\"Stream\":true}";
common_client = CommonClient("lkeap", "2024-05-22", cred, "ap-guangzhou", profile=clientProfile)
resp = common_client._call_and_deserialize("ChatCompletions", json.loads(params), NonStreamResponse)
if isinstance(resp, NonStreamResponse): # 非流式响应
print(resp.response)
else: # 流式响应
for event in resp:
print(event)
except TencentCloudSDKException as err:
print(err)
私有化部署
当然,如果你希望更好地保护个人或企业的隐私数据,那么私有化部署将成为不可或缺的选择。腾讯云 TI 平台特别为用户提供了多种算力配置的服务器,可以根据自己的实际需求进行选择。目前,DeepSeek的大模型提供了多种版本,你可以根据项目需求查看不同的模型选项。需要注意的是,算力收费与所选模型的大小并不直接相关,因此你完全可以选择直接部署性能最强的完整版DeepSeek-R1大模型,以获得更强大的计算能力和更高的性能表现。如图所示:

在完成部署后,你将能够直接调用兼容OpenAI接口的服务,享受其提供的强大功能。目前,由于OpenAI的接口已经广泛应用和普及,因此在此不再进行演示,相关的调用方式和文档资料已随处可见。
总结
通过本次讨论,我们详细介绍了如何利用腾讯云的 TI 平台完成 DeepSeek-R1 大模型的私有化部署。无论是通过免费的API体验,还是选择适合自己需求的算力配置,用户都能轻松实现大模型的集成和定制化应用。接下来,随着技术不断发展,私有化部署将在保障数据安全的同时,进一步提升企业的计算能力和应用效果。
希望今天的分享能帮助大家更好地理解并掌握这一流程。
我是努力的小雨,一个正经的 Java 东北服务端开发,整天琢磨着 AI 技术这块儿的奥秘。特爱跟人交流技术,喜欢把自己的心得和大家分享。还当上了腾讯云创作之星,阿里云专家博主,华为云云享专家,掘金优秀作者。各种征文、开源比赛的牌子也拿了。
想把我在技术路上走过的弯路和经验全都分享出来,给你们的学习和成长带来点启发,帮一把。
欢迎关注努力的小雨,咱一块儿进步!
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