春节前夕，DeepSeek 新发布的 V3 基础大模型和 R1 推理大模型，引爆全球科技圈，国内外媒体和科技领袖对其赞誉有加。作为开源模型，DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 效果比肩海外巨头的闭源模型，不仅以低至 1/10 的训练成本实现了与顶尖产品相媲美的性能，更在推理效率、场景适配等多个维度上树立了新的标杆。
DeepSeek-R1 小参数模型很容易被部署运行在家用消费级显卡和电脑设备上，但这种方式并不能全面发挥“国货之光”的真正威力；效果最好、功能最完整的 671b 全参数的 R1 模型，才是助力提升 AI 应用性能的真正大杀器。然而，深达 61 层，内存消耗高达 404GB，需要多张 24GB 或 80GB 以上规格的商用 GPU 搭建运行环境，让不少开发者和企业望而生畏，失去了真正“深度求索”的机会。
为此，七牛云已经集成了 DeepSeek-R1 671b 全参数模型，通过领先的 AI 能力，为客户提供灵活、便捷、高质量的推理解决方案。
Deepseek R1 不同参数规模模型规格差异：
单张 24GB 或 80GB GPU 能加载 DeepSeek-R1 模型的层数：
如何通过七牛云使用 DeepSeek-R1
作为一站式场景化智能音视频 APaaS 平台，七牛云深谙用户对灵活性和便捷性的差异需求。我们为您提供了两种部署方式：
1. 通过 API 访问
只需调用七牛云的公开或私有 API 接口，即可立即解锁 DeepSeek-R1，无需额外下载软件，无需进行复杂配置，直接从您的应用中触发。
API 接口调用示例：使用七牛云的 API 接口可以快速集成 DeepSeek 功能。支持模型："deepseek-r1"和"deepseek-v3"。例如：
# 调用文本摘要APIexport API_KEY="<你的 API KEY>"# 获取 API Key 方式如下，AK通过登录七牛的控制台-密钥管理获得# curl https://api.qnaigc.com/api/llmapikey -H "Authorization: <你的 AK>"curl https://api.qnaigc.com/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \ -d '{ "messages": [{"role": "user", "content": "七牛云提供 GPU 云产品能用于哪些场景？"}], "model": "deepseek-v3" }'
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【Python 代码示例】
OpenAI 格式请求（流式）
from openai import OpenAI url = 'https://api.qnaigc.com/v1/'api_key = 'your api_key' client = OpenAI( base_url=url, api_key=api_key) # 发送带有流式输出的请求content = ""reasoning_content=""messages = [ {"role": "user", "content": "七牛云提供 GPU 云产品能用于哪些场景？"}]response = client.chat.completions.create( model="deepseek-v3", messages=messages, stream=True, # 启用流式输出 max_tokens=4096)# 逐步接收并处理响应for chunk in response: if chunk.choices[0].delta.content: content += chunk.choices[0].delta.content if chunk.choices[0].delta.reasoning_content: reasoning_content += chunk.choices[0].delta.reasoning_content # Round 2messages.append({"role": "assistant", "content": content})messages.append({'role': 'user', 'content': "继续"})response = client.chat.completions.create( model="deepseek-v3", messages=messages, stream=True)
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OpenAI 格式请求（非流式）
from openai import OpenAIurl = 'https://api.qnaigc.com/v1/'api_key = 'your api_key' client = OpenAI( base_url=url, api_key=api_key) # 发送非流式输出的请求messages = [ {"role": "user", "content": "七牛云提供 GPU 云产品能用于哪些场景？"}]response = client.chat.completions.create( model="deepseek-v3", messages=messages, stream=False, max_tokens=4096)content = response.choices[0].message.contentreasoning_content = response.choices[0].message.reasoning_content # Round 2messages.append({"role": "assistant", "content": content})messages.append({'role': 'user', 'content': "继续"})response = client.chat.completions.create( model="deepseek-v3", messages=messages, stream=False)
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2. 私有化和本地部署
如果您希望更深入地私有化集成 AI 功能，保护数据隐私，可以通过【七牛云商城】购买【专用云服务器】，将 DeepSeek-R1 部署到服务器上。这种方式特别适合有定制需求的客户，对模型进行训练、优化或扩展。
我们提供效果最完整和最具性价比的 1.73bit 量化 DeepSeek-R1 671b 全参版本供您部署使用：
1.73-bit 量化 671b 全参模型，显存需求大幅度降低至 158GB, 经我们测试验证，该模型在七牛云提供的 A100、V100、A10 等高性价比类型 GPU 服务器，均能实现快速推理，推理效率可达 7-8 token/s。
相对于 70B 及以下参数规模的蒸馏模型，671b 的全参模型激活的专家数更多，推理过程更精细，推理结果也更准确。
三步在线部署运行（小贴士）
STEP 1：从七牛云下载合并后的 DeepSeek-R1 量化模型（GGUF 文件）
wget https://algorithm.qnaigc.com/DeepSeek/DeepSeek-R1-UD-IQ1_M.gguf
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STEP 2：安装 ollama，并创建 Modelfile
# 2.1安装ollamacurl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh # 2.2创建Modelfile描述文件# 需要填写模型存放的路径cat <<EOF > DeepSeekQ1_ModelfileFROM ${PATH-TO-MODEL}/DeepSeek-R1-UD-IQ1_M.ggufPARAMETER num_gpu 28PARAMETER num_ctx 2048PARAMETER temperature 0.6TEMPLATE "<｜User｜>{{ .Prompt }}<｜Assistant｜>"EOF # 2.3创建 ollama 模型# ollama会创建一个新模型，且大小与原始模型一样，如果/usr/路径下空间不足，# 可以手动指定存储路径：vim /etc/systemd/system/ollama.serviceEnvironment="OLLAMA_MODELS=/disk5/ollama/model" # 2.4配置完成后需要重启ollama：sudo systemctl daemon-reloadsudo systemctl restart ollama
/usr/local/bin/ollama create DeepSeek-R1-UD-IQ1_M -f ${PATH-TO-MODEL}/DeepSeekQ1_Modelfile
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STEP 3：运行模型
ollama run DeepSeek-R1-UD-IQ1_M --verbose# 查看ollama日志：journalctl -u ollama --no-pager# 或访问本地APIcurl -X POST http://127.0.0.1:11434/api/generate -d '{"model":"DeepSeek-R1-UD-IQ1_M", "prompt": "helllo"}'
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未来展望：AI 驱动的云服务新可能
DeepSeek-R1 的上线，是七牛云顺势而为，将创新 AI 能力与云服务进行有机结合的重要里程碑。七牛云将持续深耕 AI 工程化创新，与优秀企业通力协作，努力推动千行百业数智化场景应用落地。
这是一场技术与创新的旅程，七牛云将始终与您同行。
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