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前言2026年了大模型已经不是什么新鲜事了。但很多朋友还在纠结到底是用在线API好还是自己本地部署好作为一个折腾了几十台服务器的老司机我直接给结论**如果你是开发者、学生、或者想做AI应用创业强烈建议自己部署一套大模型在云服务器上。原因很简单-数据隐私自己的数据自己掌控-成本可控一次部署长期使用-灵活性高想怎么改就怎么改今天这篇文章我就手把手教你从零开始在云服务器上部署DeepSeek大模型小白也能跟着做出来。—## 一、准备工作### 1.1 你需要准备什么1. 一台云服务器推荐至少4核16G内存最好带GPU2. 服务器系统Ubuntu 22.04 LTS3. 一个SSH工具Xshell、FinalShell都行### 1.2 服务器配置推荐跑大模型对配置还是有一定要求的-最低配置4核16G内存跑7B量化版模型-推荐配置8核32G内存跑14B量化版-土豪配置直接上GPU服务器跑70B满血版学生党和个人学习的话新用户特惠活动的时候买最划算。—## 二、环境准备### 2.1 登录服务器用SSH登录到你的服务器bashssh root你的服务器IP### 2.2 更新系统bashapt update apt upgrade -y### 2.3 安装Python和pipbashapt install python3 python3-pip -y### 2.4 安装必要依赖bashpip3 install torch transformers accelerate这一步可能要装一会儿耐心等。—## 三、部署DeepSeek模型### 3.1 选择模型DeepSeek有很多版本新手推荐先跑量化版的对配置要求低-deepseek-ai/deepseek-r1:7b-q4_07B量化版16G内存就能跑### 3.2 下载模型用huggingface-cli下载模型bashpip3 install huggingface_hubhuggingface-cli download deepseek-ai/deepseek-r1:7b-q4_0下载模型比较大可能要等一段时间。### 3.3 写个简单的调用脚本创建一个chat.pypythonfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMimport torchmodel_name deepseek-ai/deepseek-r1:7b-q4_0tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)model AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, torch_dtypetorch.float16, device_mapauto)print(模型加载完成开始聊天吧。输入退出结束。)while True: user_input input(你) if user_input 退出: break inputs tokenizer(user_input, return_tensorspt).to(model.device) outputs model.generate(**inputs, max_new_tokens500) response tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokensTrue) print(DeepSeek, response)### 3.4 运行试试bashpython3 chat.py等模型加载完你就可以在终端里和DeepSeek聊天了。—## 四、开放API接口总在终端里聊天也不方便我们把它做成API接口这样就能接自己的应用了。### 4.1 安装FastAPIbashpip3 install fastapi uvicorn### 4.2 写API服务创建api.pypythonfrom fastapi import FastAPIfrom pydantic import BaseModelfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMimport torchapp FastAPI()model_name deepseek-ai/deepseek-r1:7b-q4_0tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)model AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtypetorch.float16, device_mapauto)class ChatRequest(BaseModel): message: strapp.post(/chat)def chat(req: ChatRequest): inputs tokenizer(req.message, return_tensorspt).to(model.device) outputs model.generate(**inputs, max_new_tokens500) response tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokensTrue) return {response: response}### 4.3 启动服务bashuvicorn api:app --host 0.0.0.0 --port 8000这样你的大模型API就跑起来了访问http://你的服务器IP:8000/docs就能看到接口文档。记得去安全组开放8000端口。—## 五、常见问题Q1运行时提示内存不足怎么办**A用量化版本的模型比如deepseek-r1:7b-q4_0体积小很多效果也差不多。**Q2下载模型太慢怎么办**A确认你的服务器是国内节点这样下载速度会快很多。如果还是慢可以手动下载模型文件放到对应的目录。**Q3怎么让其他人也能访问**A按照第四部分开放API然后部署一个简单的前端界面就可以了。后面我会单独写一篇教程。—## 写在最后到这里你已经成功在云服务器上部署了自己的DeepSeek大模型。看起来很简单对吧但实际上从服务器购买、环境配置、到模型部署这里面每一步都有很多坑。我踩过的坑希望你们不要再踩一遍。如果这篇教程对你有帮助记得点赞收藏关注三连后面我会继续分享更多AI工具实战教程。有问题评论区见 2026最新：用阿里云服务器部署DeepSeek大模型，保姆级教程（小白也能上手）
前言2026年了大模型已经不是什么新鲜事了。但很多朋友还在纠结到底是用在线API好还是自己本地部署好作为一个折腾了几十台服务器的老司机我直接给结论**如果你是开发者、学生、或者想做AI应用创业强烈建议自己部署一套大模型在云服务器上。原因很简单-数据隐私自己的数据自己掌控-成本可控一次部署长期使用-灵活性高想怎么改就怎么改今天这篇文章我就手把手教你从零开始在云服务器上部署DeepSeek大模型小白也能跟着做出来。—## 一、准备工作### 1.1 你需要准备什么1. 一台云服务器推荐至少4核16G内存最好带GPU2. 服务器系统Ubuntu 22.04 LTS3. 一个SSH工具Xshell、FinalShell都行### 1.2 服务器配置推荐跑大模型对配置还是有一定要求的-最低配置4核16G内存跑7B量化版模型-推荐配置8核32G内存跑14B量化版-土豪配置直接上GPU服务器跑70B满血版学生党和个人学习的话新用户特惠活动的时候买最划算。—## 二、环境准备### 2.1 登录服务器用SSH登录到你的服务器bashssh root你的服务器IP### 2.2 更新系统bashapt update apt upgrade -y### 2.3 安装Python和pipbashapt install python3 python3-pip -y### 2.4 安装必要依赖bashpip3 install torch transformers accelerate这一步可能要装一会儿耐心等。—## 三、部署DeepSeek模型### 3.1 选择模型DeepSeek有很多版本新手推荐先跑量化版的对配置要求低-deepseek-ai/deepseek-r1:7b-q4_07B量化版16G内存就能跑### 3.2 下载模型用huggingface-cli下载模型bashpip3 install huggingface_hubhuggingface-cli download deepseek-ai/deepseek-r1:7b-q4_0下载模型比较大可能要等一段时间。### 3.3 写个简单的调用脚本创建一个chat.pypythonfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMimport torchmodel_name deepseek-ai/deepseek-r1:7b-q4_0tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)model AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, torch_dtypetorch.float16, device_mapauto)print(模型加载完成开始聊天吧。输入退出结束。)while True: user_input input(你) if user_input 退出: break inputs tokenizer(user_input, return_tensorspt).to(model.device) outputs model.generate(**inputs, max_new_tokens500) response tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokensTrue) print(DeepSeek, response)### 3.4 运行试试bashpython3 chat.py等模型加载完你就可以在终端里和DeepSeek聊天了。—## 四、开放API接口总在终端里聊天也不方便我们把它做成API接口这样就能接自己的应用了。### 4.1 安装FastAPIbashpip3 install fastapi uvicorn### 4.2 写API服务创建api.pypythonfrom fastapi import FastAPIfrom pydantic import BaseModelfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMimport torchapp FastAPI()model_name deepseek-ai/deepseek-r1:7b-q4_0tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)model AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtypetorch.float16, device_mapauto)class ChatRequest(BaseModel): message: strapp.post(/chat)def chat(req: ChatRequest): inputs tokenizer(req.message, return_tensorspt).to(model.device) outputs model.generate(**inputs, max_new_tokens500) response tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokensTrue) return {response: response}### 4.3 启动服务bashuvicorn api:app --host 0.0.0.0 --port 8000这样你的大模型API就跑起来了访问http://你的服务器IP:8000/docs就能看到接口文档。记得去安全组开放8000端口。—## 五、常见问题Q1运行时提示内存不足怎么办**A用量化版本的模型比如deepseek-r1:7b-q4_0体积小很多效果也差不多。**Q2下载模型太慢怎么办**A确认你的服务器是国内节点这样下载速度会快很多。如果还是慢可以手动下载模型文件放到对应的目录。**Q3怎么让其他人也能访问**A按照第四部分开放API然后部署一个简单的前端界面就可以了。后面我会单独写一篇教程。—## 写在最后到这里你已经成功在云服务器上部署了自己的DeepSeek大模型。看起来很简单对吧但实际上从服务器购买、环境配置、到模型部署这里面每一步都有很多坑。我踩过的坑希望你们不要再踩一遍。如果这篇教程对你有帮助记得点赞收藏关注三连后面我会继续分享更多AI工具实战教程。有问题评论区见