今天，我来给大家推荐一些其他的可以丝滑完成私有化部署的工具，而且有充足的免费白嫖额度，大家日常学习足够使用。

最近腾讯可谓是在 AI 领域全面发力：不仅微信接入 DeepSeek ；腾讯元宝也接入了 DeepSeek ，直接让它在应用商店的排名超过豆包。

其实在开发领域，腾讯也是全面拥抱 AI，多个云产品都接入了 DeepSeek ，今天我就跟大家来聊聊其中的两个：CNB 和 Cloud Studio ，教大家如何在这两个工具里丝滑丝使用 DeepSeek 。

CNB

CNB 是腾讯云自研的 devops 平台，支持写代码、编译构建、发布全流程，内嵌了 AI 代码助手，并支持部署到 HAI。

我们可以直接去官方提供了 DeepSeek 仓库示例（https://cnb.cool/examples/ecosystem/deepseek）直接 Fork：

我们可以看到，在不同的分支里，提供了不同的 DeepSeek 蒸馏版本，最大支持 70B：

Fork 完成后，我们可以点击云原生开发

它会帮我创建一个在线的编码环境。

我们可以看到，这里支持直接在 WebIDE 里打开，也可以支持在 Cursor、VsCode 里打开：

创建完成后，我们可以在终端通过 Ollama 查看模型安装情况：

测试一个问题：

另外，编辑器里还内置了 AI 编码助手，可以智能帮你补全和修改代码，不仅在 CNB 和 CS 中能用，即使本地有自己的 IDE，搜索「腾讯云AI代码助手」，也能直接用。

通过 CNB 还可以很方面的直接部署到腾讯云应用或者 HAI（腾讯云专门面向 AI 、科学计算的 GPU 应用服务产品），这里就不给大家演示了，大家可以自己去尝试。

Cloud Studio

CloudStudio（云端 IDE）是腾讯云提供的基于浏览器的集成式开发环境，持 CPU 与 GPU 的访问。用户在使用 Cloud Studio 时无需安装，只需打开浏览器，即可拥有完备的线上编程体验。

我们可以直接去 Cloud Studio 的控制台选择一个带有 DeepSeek 环境的模版（https://ide.cloud.tencent.com/）：

然后等待初始化（不到一分钟）：

初始化完成之后，我发现编辑器已经默认为我们启动了几个监听端口：

我们还是先打开终端查看一下 Ollama 的安装情况，果然已经内置了大部分蒸馏版的模型：

我们还是问一个经典问题，效果还不错：

然后我们用内置浏览器来看一下 8080 端口：

居然是内置的 OPEN WebUI 界面，连这个都想到了，不错不错。

我们还可以到浏览器运行：

测试一下，我们还是用经典问题：

然后我们再来测试下 4001 端口：

居然是 Anything LLM ，这下连搭建知识库的耗时也省了。

本来以为选择带有 DeepSeek 的环境最多只是把 Ollama 安装好，没想到 Cloud Studio 直接帮我们把这两个开源项目内置到环境里，并且默认启动了服务，真正做到了一键部署。

我们到设置里看一下，可以选择这个环境下 Ollama 中的所有模型：

下面我们上传一个知识库来测试一下：

完美，整个过程非常丝滑，无需任何额外编码。

另外，我看到 CloudStudio 里同样内置了 AI 辅助编码助手，我们可以比较方便的实现一些自定义的 AI 应用：

编码助手支持自定义模型，虽然可以选择的不多，但是可以选择 Ollama：

我们可以设置本地私有化部署的 DeepSeek 模型：

接下来，大家可以自己去探索啦～

如何选择

如果大家想要部署一套私人的 DeepSeek R1，但是由没有足够的硬件资源 ，或者想要搭建一个局域网内（比如公司内部）可以使用的 DeepSeek R1 ，今天我们介绍的 CNB、Cloud Studio 都是还不错的选择。如果是个人学习使用的话，免费额度也完全够用了。

如果你想自己灵活定制使用场景，可以选择 CNB，内置 DeepSeek R1，并且配备在线编码、AI 辅助编码的能力，而且 CNB 的免费额度也给的很多，大家日常学习使用可以去白嫖，每月的免费额度：

如果你是小白用户，完全不懂怎么编码或者编码能力很弱，推荐直接使用 Cloud Studio 的 DeepSeek 模版，完成部署后直接就可以拥有一套私人的 Web UI 以及 Anything LLM ，另外 Cloud Studio 也支持云端编码、AI 辅助编码，大家耶可以随意调整，比如给 Anything LLM 和 Web UI 接入一套自定义的账号或者鉴权。白嫖额度也非常充足，有每月 10000 分钟的免费时长：

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

五、AI产品经理大模型教程

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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