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引言

在现代的机器学习和深度学习应用中，模型部署和服务化是每个开发者面临的重要任务。无论是用于智能推荐、自然语言处理还是图像识别，如何高效、稳定地将深度学习模型部署到生产环境中，都是提升系统性能和用户体验的关键环节。在本文中，我们将详细介绍如何在服务器上成功部署DeepSeek-R1模型，帮助你一步步了解从环境搭建到模型上线的全过程。

deepseek-r1

最近热度十分高的DeepSeek-R1大家相比都听过，它是幻方量化旗下大模型公司 DeepSeek 研发的系列推理模型，于 2025 年 1 月 20 日正式发布并开源权重。它使用强化学习训练，推理时包含大量反思和验证，思维链长，在数学、代码、自然语言推理等复杂任务上表现出色，与 ==OpenAI o1 ==性能相当 ，在 AIME、MATH-500、SWE-Bench Verified 等基准测试中成绩优异，还能自我事实核查降低错误风险。模型参数达 6710 亿，也有 15 亿至 70 亿参数的蒸馏版本，最小版可在普通笔记本运行。
目前，DeepSeek-R1 已在多个平台接入部署，如数码视讯、天翼云、联通云、青云科技基石智算 CoresHub 等

下图是模型出处
https://www.modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-R1/summary

IDE或者终端工具

这里我们选择IDE（VScode或Pycharm）或者终端工具，都可以，这里我选择使用Pycharm，当然别的也行，这里可以自行选择

算力平台

算力平台，我这里选择蓝耕云智算

我们选择一个3090的显卡试试水

体验deepseek-r1模型

在体验之前，我们需要下载必要的文件，这里我给大家一个网址
https://github.com/1692775560/deepseek_project

我们只需要将其放到服务器上面，就可以完成体验了

根据我们之前下载好的IDE，我们现在连接一下，然后就可以开心愉快的使用喽~下面的具体的链接过程

第一步
复制账户密码

第二步
粘贴下图所示的位置，进行连接等待本地文件传输到服务器

备注：username填写root即可，host，填写@后面的即可

这样就是成功了，当然我们还有配置一下环境，这里参考我下面的三小步即可

第三步

接下来，我们只需要在终端输入代码进行体验，但是进入我们要记得进入那个文件夹里面哦，下图是进入终端的方法

在进入到对应文件夹内，我们记得下载库啊，pip install -r requirements.txt
下载完之后，运行python run_model.py即可

总结

大模型发展速度是真的很快，过去可能国外更加领先一点，但是如今我国的deepseek-r1模型甚至可以挤进了世界前三，对于我们大部分人来说，自己构建一个大模型可能需要庞大的算力，数据等等，但是若我们学会如何使用，如何部署那么对我们日常工作学习也是起到了一个 促进作用，希望我的视频对你有帮助~~~

文末附上服务器的注册地址https://cloud.lanyun.net//#/registerPage?promoterCode=0131