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GG网络技术分享 2026-04-16 08:51 1
如果你正准备在云上部署像 DeepSeek 这样的开源大模型, 却又不想从零折腾容器、模型加速和 API 服务,腾讯云 HAI 平台就像一只会说话的橡皮鸭子,随手一拍,模型就蹦出来了。下面这篇文章, 我要把「一步步」变成「碎碎念」,让你在阅读的过程中感受到一种莫名其妙的亲切感——仿佛老朋友在咖啡馆里给你讲述他的奇葩经历,说句可能得罪人的话...。
复盘一下。 先打开腾讯云控制台,点进 HAI 应用服务挑一个「体验版」套餐,点击「马上购买」。支付成功后你会看到一个闪闪发光的实例列表——恭喜,你已经成功把自己的口袋变成了算力仓库!

好吧... 在 HAI 控制台左侧导航栏找到「模型市场」, 搜索 DeepSeek-R1这里有两款常见版本:
格局小了。 选中你喜欢的版本后点「一键部署」。系统会悄悄地在后台跑起 Docker 容器, 你只需要等几分钟,看着进度条像乌龟一样慢慢爬,就能得到一个活生生的模型实例。
打脸。 部署完成后 在实例详情页点击「创建 API 服务」,填写以下信息:
deepseek-demo/v1/chat/completions保存后系统会自动生成一个访问地址,直接用 curl -X POST … 测试一下你就能看到模型抛出第一句回复:「你好,我是 DeepSeek。」如果它回答的是「我不是机器人」,那说明它已经被调戏得够嗨了。
from fastapi import FastAPI, Request
from pydantic import BaseModel
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
app = FastAPI
# 初始化模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained # 省略号代表隐藏细节
class ChatRequest:
prompt: str
@app.post
async def chat:
inputs = tokenizer
outputs = model.generate
reply = tokenizer.decode
return {"reply": reply}
把上面的代码保存为 alert.py然后在 HAI 实例里运行 `pyth 我舒服了。 on alert.py`打开浏览器访问 /chat?prompt=你好呀~
`timeout=120`| # | 平台名称 | 部署时长 | 免费额度 | 用户口碑 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 阿里云 AI 加速 | 15 | 有 | 👍👍👍👍👍 |
| 2 | 华为 ModelArts | 20 | 无 | 👍👍👍👍👎 |
| 3 | Tencent Cloud HAI | 5~10 | 有 | 👍👍👍👍👍🔥🔥🔥🔥🔥 |
| 4 |
如果你想把 DeepSeek 在腾讯云 HAI 上搞定,那就跟着上面的碎碎念走吧。哪怕过程不够优雅、不够规整,却能让你体会到“技术就是生活”的奇妙味道。记得经常回头看看自己的操作记录,主要原因是每一次点击都有可能成为以后笑谈里的段子。 祝你的大模型部署一路顺风,不被 OOM 吓倒,也不被日志淹没。
下次再聊,我可能又会跑到别的平台去尝鲜,再回来吐槽一番。🚀🚀🚀 P.S. 如果实在找不到入口, 请尝试刷新页面三次然后敲键盘 “Ctrl+Shift+R”,据说这样可以召唤出隐藏的“超级管理员”。 — End — 隐藏彩蛋:如果读到这里 还没崩溃,那说明你已经掌握了“烂文”技巧,可以考虑去写一本《如何用最乱的方式写技术博客》并出版,开搞。!
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