Implantación en línea del modelo de código abierto DeepSeek-R1 con potencia de GPU gratuita

感谢腾讯云Cloud Studio，感谢深度求索DeepSeek-R1

在人工智能和大模型技术飞速发展的今天，越来越多的开发者和研究者希望能够亲自体验和微调大模型，以便更好地理解和应用这些先进的技术。然而，高昂的GPU算力成本往往成为了阻碍大家探索的瓶颈。幸运的是，腾讯云Cloud Studio提供了免费的GPU算力资源，结合深度求索（DeepSeek）推出的DeepSeek-R1大模型，我们可以轻松地在云端部署和运行这些强大的模型，而无需花费一分钱。

本文将详细介绍如何利用腾讯云 Cloud Studio 的免费GPU资源，部署DeepSeek-R1大模型，并与之进行交互。我们将从 Cloud Studio 的使用开始，逐步介绍Ollama的安装与配置，展示如何部署 DeepSeek-R1 并与它进行对话，最后你会得到一套完全且免费的 DeepSeek-R1 + Código Roo 免费编程组合方案。

1. Cloud Studio

1.1 Cloud Studio简介

腾讯云 Cloud Studio 是一个基于云的集成开发环境（IDE），它提供了丰富的开发工具和资源，帮助开发者更高效地进行代码编写、调试和部署。最近，Cloud Studio 推出了免费的GPU算力资源，用户每个月可以免费使用10000分钟的GPU服务器，配置为16G显存、32G内存和8核CPU。这对于需要高性能计算资源的开发者来说，无疑是一个巨大的福音。（用完后记得点关闭机器，下次微调再开启就可以了，环境自动保存，每个月10000分钟根本用不完）

1.2 注册与登录

要使用 Cloud Studio ，首先需要注册一个腾讯云账号。注册完成后，登录 Cloud Studio ，你会看到一个简洁的用户界面，提供了多种开发模板供选择。这些模板涵盖了从基础的Python开发到复杂的大模型部署等多种场景。记住要进入专业版。

1.3 选择Ollama模板

由于我们的目标是部署 DeepSeek-R1 大模型，因此我们可以直接选择 Ollama 模板。Ollama 是一个用于管理和运行大模型的工具，它简化了模型的下载、安装和运行过程。选择Ollama模板后，Cloud Studio 会自动为我们配置好 Ollama 环境，省去了手动安装的麻烦。

等待开机，点击进入（环境中已经部署好 Ollama，只需要直接运行安装命令即可）

2. Ollama

2.1 Ollama简介

Ollama是一个开源的工具，专门用于管理和运行各种大模型。它支持多种模型格式，并且可以自动处理模型的依赖关系，使得模型的部署和运行变得非常简单。Ollama的官方网站提供了丰富的模型资源，用户可以根据自己的需求选择合适的模型进行下载和运行。

2.2 模型参数与选择

在Ollama的官网上,每个模型的下方都会标注模型的参数量，例如7B、13B、70B等。这里的“B”代表Billion（十亿），表示模型的参数量。参数量越大，模型的复杂度和能力通常也越强，但同时也会消耗更多的计算资源。

对于腾讯云Cloud Studio提供的免费GPU资源（16G显存、32G内存、8核CPU），我们可以选择8B或13B的模型进行部署。如果你有更高的硬件配置，也可以尝试更大参数的模型，以获得更好的效果。

2.3 安装Ollama

在 Cloud Studio 中选择 Ollama 模板后，系统会自动为我们安装Ollama。如果你在其他环境中使用Ollama，可以通过以下命令进行安装：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

安装完成后，你可以通过以下命令验证Ollama是否安装成功：

ollama --version

接下来就是 Ollama 部署 DeepSeek-R1 ...

3. DeepSeek-R1免费部署

3.1 DeepSeek-R1简介

DeepSeek-R1 是深度求索（DeepSeek）推出的一款高性能大模型，它在多项自然语言处理任务中表现出色，尤其是在文本生成、对话系统和知识问答等领域。DeepSeek-R1 的参数量从8B到70B不等，用户可以根据自己的硬件配置选择合适的模型进行部署。

3.2 下载与部署

因为 Cloud Studio 已经自动安装了 Ollama ，所以部署 DeepSeek-R1 非常简单。我们只需要运行以下命令即可：

ollama run deepseek-r1:8b

DeepSeek-R1所有可用模型在这里：https://ollama.com/library/deepseek-r1 ，推荐 ollama run deepseek-r1:14b （这是蒸馏过的Qwen模型）

3.3 模型运行

等待模型下载完成后，Ollama会自动启动DeepSeek-R1，并进入交互模式。此时，你可以直接在终端中输入问题或指令，与DeepSeek-R1进行对话。

4. 开始和DeepSeek-R1聊天

4.1 基本对话

与DeepSeek-R1的对话非常简单，你只需要在终端中输入你的问题或指令，模型会立即生成回复。

4.2 复杂任务

• 比如用DeepSeek-R1生成代码

4.3 模型微调

如果你对DeepSeek-R1的表现不满意，或者希望模型在某些特定任务上表现更好，你可以尝试对模型进行微调。微调的过程通常需要准备一些特定领域的数据集，并使用这些数据集对模型进行再训练。Ollama提供了简单的接口，帮助用户进行模型微调。

4.4 在AI编程工具中使用

在终端使用当然不是主要场景，我们要将服务用于其他聊天工具或者AI编程工具中才实用。而 Cloud Studio 不提供外部访问地址。此时使用 ngrok/Cpolar 即可很好的解决问题。

只提供思路，不详细讲解：第一步查询内网 Ollama 端口，第二步安装 ngrok ，第三步映射 Ollama 端口到 ngrok ，启动服务后你得到如下地址：

注意：假设您的 ollama serve 服务已经在 6399 端口上运行，您可以使用以下命令启动 Ngrok，并将该端口映射到外网：ngrok http 6399

验证外网是否能正常使用：（要拼接完整地址）

推荐使用浏览器本地插件体验 Ollama 相关功能，推荐 Ayuda de página ：（直接填写 https://xxx.ngrok-free.app/ 即可自动加载所有 Ollama 所有模型）

existe Roo Code（Roo Cline） 客户端中配置API：（Roo Code 是一款优秀的AI编程插件）

注意在原始URL基础上增加v1，API KEY 任意填写

保存后测试对话：

5. 总结

通过腾讯云Cloud Studio的免费GPU资源，结合Ollama和DeepSeek-R1，我们可以轻松地在云端部署和运行大模型，而无需担心高昂的硬件成本。无论是进行简单的对话，还是处理复杂的任务，DeepSeek-R1都能提供强大的支持。希望本文能够帮助你顺利部署DeepSeek-R1，并开启你的大模型探索之旅。