用 DeepSeek R1 卡顿？三种方案帮你来解决！（含本地部署）学会20天赚一万五
春节前，DeepSeek 发布了V3 和深度思考 R1版本，火出了圈。线上服务受到大规模恶意攻击，攻击手段复杂多样，包括暴力破解攻击和分布式拒绝服务攻击。整个过年期间，好多朋友在使用DS的官方App和网页的时候，多次遇到“服务器繁忙，请稍后重试”的错误提示。虽然这两天情况有所好转，但是我们有没有办法用上流畅的DS呢？既然 DeepSeek 系列大模型都是开源的，那不如换个思路，用算力资源部署的DS
春节前，DeepSeek 发布了V3 和深度思考 R1版本，火出了圈。线上服务受到大规模恶意攻击，攻击手段复杂多样，包括暴力破解攻击和分布式拒绝服务攻击。
整个过年期间，好多朋友在使用DS的官方App和网页的时候，多次遇到“服务器繁忙，请稍后重试”的错误提示。
虽然这两天情况有所好转，但是我们有没有办法用上流畅的DS呢？
既然 DeepSeek 系列大模型都是开源的，那不如换个思路，用算力资源部署的DS的大模型就可以了。介绍三种方案如何部署自己的DS：
一、使用国内云厂家计算资源快速部署；
二、使用本地资源手动部署；
三、直接使用大模型云服务平台提供的服务。
01
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腾讯云快速部署
微软、英伟达、亚马逊云科技等在1月底就已接入 DeepSeek。国内的大厂腾讯云、百度智能云、阿里云也在春节假期为深度求索公司加班，先后接入DeepSeek相关大模型。
云平台限时免费开放了 DeepSeek 模型的在线体验，支持 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 两款模型。
想白嫖的，可以开通一个腾讯云账号，在这个页面免费流畅的跟DS R1大模型对话。
点击“新建在线服务”，机器来源选择“从 TIONE 平台购买-按量计费”，模型默认是一个小模型，可以选“R1-671B”，算力规格选择的最低：12C44G A10*1。
计费模式选择按量计费，这样的配置为11.17元/小时，启动服务会先冻结2个小时的费用。
更多细节和规则可以参考官方的帮助文档：
https://cloud.tencent.com/document/product/851/115962?from=25520
启动服务后，跳转至在线服务列表页面，最右边的“调用”可以查看大模型服务被调用的数据情况。
服务创建好之后，可以使用第三方应用开发工具来调用DS的API接口了。
云计算的文档推荐了 Cherry Studio，它是一个支持多模型服务的开源桌面客户端，可以将多服务集成至桌面 AI 对话应用中。
下载地址：
https://github.com/CherryHQ/cherry-studio/releases
配置教程：https://cloud.tencent.com/document/product/851/115962?from=25520
02
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本地部署
有朋友说淘宝上有本地部署的教程在卖，一份卖 25 元，已经售出 600 多份，大概有 15000 元。而从官方发布大模型在1月20日，到现在也就是20多天。
Ollama 是一款在本地环境中运行和管理大型语言模型（LLMs）的开源工具。它为开发者、研究人员和爱好者提供了一个高效、易用的平台，能够快速实验、管理和部署最新的大语言模型。
官网：https://ollama.com/download/mac
之前写了一篇部署LLama3的帖子，有兴趣的朋友可以看看Ollama的下载和安装：普通电脑也能跑大模型，三步搞定私人AI助手 | LLaMA-3本地部署小白攻略
Ollama 已经支持 deepseek 的全尺寸版本，比如说 1.5b、7b、8b、14b 等，本地建议安装 7b 版本。MAC的m1芯片可以带得动。
下载安装完成后，在控制台输入
ollama run deepseek-r1:7b回车运行，就会开始自动拉取模型。耐心等一下，模型拉取完成后，就可以开始使用了。
03
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硅基流动
硅基流动(Siliconflow)是专门提供开源模型 API 云服务的平台。
新用户注册即得14元免费额度(相当于2千万Qwen1.5-14B tokens)。
https://cloud.siliconflow.cn/i/CMCLjBtg，朋友们可以直接用我的邀请链接注册。
注册登录进去后，可以看到第一个模型就是DS。
点击右侧的“账户管理”，“API密钥”，创建好自己的API密钥，描述随便写。
后面就是使用前面提到的Cherry Studio配置密钥。
配置完成后，选择大模型为DS即可。
几种方案的对比总结：
一、官方
优点：功能齐全、操作简单（深度思考/联网搜索）
缺点：高峰期易崩溃。
二、三方平台+大模型Chat软件（腾讯云、硅基流动等）
优点：规避官方崩溃风险，国产GPU加速或白嫖算力
缺点：对小白不友好，需要一定的配置能力，对话记录不保留等。
三、本地部署
优点：隐私性强、永久离线，定制化模型选择
缺点：依赖硬件性能（需高配电脑），技术门槛较高，部署的是蒸馏版本。
最后，送一个海外的大模型集合平台：Together AI，实测响应速度比官网还快。羊毛已经被薅得从开始的注册送5美元现在改成只送1美元了。
官网：https://www.together.ai/
（完）
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