基于华为云主机一键部署快速搭建 Deepseek，打造宠物AI行为分析智能系统

华为开发者空间与云主机应用实践华为开发者空间为全球开发者提供免费云主机资源，集成昇腾、鸿蒙等根技术开发工具。本文演示了在华为云主机上部署Ollama平台运行DeepSeek-R1大语言模型的全过程：环境搭建：通过4核8G云主机安装Ubuntu系统，支持图形化/命令行两种远程访问方式，提供15小时免费时长。模型部署：下载并配置Ollama服务导入1.5B参数的DeepSeek-R1模型实

wanmeijuhao

927人浏览 · 2025-07-28 17:48:35

wanmeijuhao · 2025-07-28 17:48:35 发布

华为开发者空间介绍：

华为开发者空间，是为全球开发者打造的专属开发者空间，致力于为每位开发者提供一台云主机、一套开发工具和云上存储空间，汇聚昇腾、鸿蒙、鲲鹏、GaussDB、欧拉等华为各项根技术的开发工具资源，并提供配套案例指导开发者从开发编码到应用调测，基于华为根技术生态高效便捷的知识学习、技术体验、应用创新。

1.2 华为云空间核心功能演示：

在华为开发者空间，华为云为每个新生态的开发者免费提供一台云主机，每位开发者每年可享有数百小时的云主机使用时长。

云主机预集成CodeArts IDE、代码仓及JDK、Python等运行时插件，解决本地开发环境中配置复杂、稳定性不足和依赖等问题，为开发者提供性能强大、安全、稳定、高效的开发环境，应用场景：

在这里插入图片描述

①. 个人开发者：为开发者提供丰富的开发工具，支持开发者应用构建；
②. 高校师生：支持教师开课、设计实验项目，学生学习课程及开发实践；
③. 开源共创：开发者进行开源适配和开发，完成项目并发布开源仓库和云商店，获得开源激励。

默认机器配置是4核8G的配置，这里我们选择安装Ubuntu 24.04的镜像安装包，点击安装成功后，可以通过两种不同的远程访问方式，主要区别体现在连接目的、交互界面、适用场景和技术实现上：

在这里插入图片描述

①. 进入桌面：为开发者提供丰富的开发工具，支持开发者应用构建。
通过图形化界面远程操作目标计算机的完整桌面环境（如Windows、macOS或Linux桌面）。
用户看到的界面与本地操作相同，可运行图形软件、编辑文件等。
典型工具：Windows远程桌面（RDP）、第三方软件（向日葵、TeamViewer）。
‌ - 适用场景‌：远程办公、技术支持、图形化运维。‌
②. 进入远程终端：支持教师开课、设计实验项目，学生学习课程及开发实践。
通过命令行界面（CLI）远程登录目标设备，仅支持文本指令操作（如Linux的SSH、Windows的Telnet）。
无图形界面，只能执行命令、查看文本输出。
典型协议：SSH（安全）、Telnet（明文传输，不安全）。
‌ - 适用场景‌：服务器运维、网络设备配置、批量脚本执行。‌

（1）.进入主机桌面前

云主机首次配置后，CPU类型、规格、操作系统、系统镜像和工具需要重置云主机后可重新配置。
点击进入桌面，加载云端系统桌面，需要大约3-5分钟的等待时间。
请将您自己电脑的输入法切换成英文，以便在云主机内能够正常输入。

（2）.进入主机桌面后

进入主机后，初始默认可使用时长为15小时，剩余时长小于等于60分钟后，可以点击延时按钮继续使用。
为了保证数据的隐私安全，本地主机和云主机之间的数据传输通过安全剪贴板来传输。
云主机内提供了关机操作，为避免时长额度浪费，在您不用的时候请关机。
如果您很久未使用云主机，我们将对资源进行回收，以服务更多的开发者。

（3）.退出主机桌面后

若您的主机还在运行中，您可以点击关机。
若您的剩余使用时长小于等于60分钟，可以点击延时按钮。
关闭连接云主机的浏览器窗口，不会使云主机立即关机，云主机仍正常运行，15分钟内未再次进入云主机，将自动关闭云主机。

二：下载ollama模型文件并运行：

Ollama是一个前沿的平台，可以让你在本地机器上运行开源的大型语言模型。它简化了部署和管理这些模型的复杂性，对于研究人员、开发者以及任何想要尝试语言模型的人来说，都是一个不错的选择。Ollama提供了一个用户友好的界面，让你可以在MacOS和Linux（Windows支持即将到来）上本地运行大型语言模型（LLMs）。

Open WebUI是一个可扩展、功能丰富、用户友好的自托管WebUI，设计为完全离线运行。它支持多种大型语言模型（LLM）运行器，包括Ollama和OpenAI兼容的API。

2.1 在终端中输入命令：

wget https://sandbox-experiment-files.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/deepseek/ollama-linux-amd64.tgz

2.2 解压安装包：

sudo tar -C /usr -xzf ollama-linux-amd64.tgz

2.3 增加执行权限，创建Ollama用户：

sudo chmod +x /usr/bin/ollama
sudo useradd -r -s /bin/false -m -d /usr/share/ollama ollama

2.4 创建ollama.service：

cat << EOF > /etc/systemd/system/ollama.service
[Unit]
Description=Ollama Service
After=network-online.target

[Service]
ExecStart=/usr/bin/ollama serve
User=ollama
Group=ollama
Restart=always
RestartSec=3

[Install]
WantedBy=default.target
EOF

2.5 配置完成后，设置开机自启并运行：

sudo systemctl daemon-reload  # 重新加载systemd配置
sudo systemctl start ollama    # 启动服务
sudo systemctl enable ollama   # 设置开机自启
sudo systemctl status ollama   # 查看服务状态

三：下载拉取 deepseek-r1并运行测试

3.1 在终端中输入命令：

wget https://sandbox-experiment-files.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/deepseek/ollama_deepseek_r1_1.5b.tar.gz

在这里插入图片描述

3.2 解压并将模型文件放在ollama目录：

sudo tar -C /usr/share/ollama/.ollama/models -xzf ollama_deepseek_r1_1.5b.tar.gz

sudo systemctl daemon-reload  # 重新加载systemd配置
sudo systemctl start ollama    # 启动服务
sudo systemctl enable ollama   # 设置开机自启
sudo systemctl status ollama   # 查看服务状态

3.3 运行deepseek-r1：

ollama run deepseek-r1:1.5b

在这里插入图片描述

3.4 可以查看模型列表：

ollama list

四：模型调用与应用开发

在这里插入图片描述

API文档

基础信息

基础URL: http://localhost:8000
API版本: v1
接口前缀: /api/v1

认证

所有需要认证的接口都需要在请求头中携带token：

Authorization: Bearer <access_token>

用户注册

POST /api/v1/register

请求参数：

{
    "email": "user@example.com",
    "password": "strongpassword"
}

响应示例：

{
    "id": 1,
    "email": "user@example.com",
    "is_active": true,
    "created_at": "2024-01-01T12:00:00"
}

用户登录

POST /api/v1/token

请求参数：

{
    "username": "user@example.com",
    "password": "strongpassword"
}

响应示例：

{
    "access_token": "eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGc...",
    "token_type": "bearer"
}

获取当前用户信息

GET /api/v1/me

响应示例：

{
    "id": 1,
    "email": "user@example.com",
    "is_active": true,
    "created_at": "2024-01-01T12:00:00"
}

宠物管理

创建宠物

POST /api/v1/pets/

请求参数：

{
    "name": "小白",
    "species": "猫",
    "breed": "英短",
    "age": 2,
    "weight": 4.5
}

响应示例：

{
    "id": 1,
    "name": "小白",
    "species": "猫",
    "breed": "英短",
    "age": 2,
    "weight": 4.5,
    "owner_id": 1,
    "created_at": "2024-01-01T12:00:00"
}

获取宠物列表

GET /api/v1/pets/

查询参数：

skip: 跳过的记录数（可选，默认0）
limit: 返回的最大记录数（可选，默认100）

响应示例：

[
    {
        "id": 1,
        "name": "小白",
        "species": "猫",
        "breed": "英短",
        "age": 2,
        "weight": 4.5,
        "owner_id": 1,
        "created_at": "2024-01-01T12:00:00"
    }
]

获取宠物详情

GET /api/v1/pets/{pet_id}

响应示例：

{
    "id": 1,
    "name": "小白",
    "species": "猫",
    "breed": "英短",
    "age": 2,
    "weight": 4.5,
    "owner_id": 1,
    "created_at": "2024-01-01T12:00:00"
}

更新宠物信息

PUT /api/v1/pets/{pet_id}

请求参数：

{
    "name": "小白",
    "age": 3,
    "weight": 4.8
}

响应示例：

{
    "id": 1,
    "name": "小白",
    "species": "猫",
    "breed": "英短",
    "age": 3,
    "weight": 4.8,
    "owner_id": 1,
    "created_at": "2024-01-01T12:00:00"
}

行为记录

创建行为记录

POST /api/v1/pets/{pet_id}/behaviors/

请求参数：

{
    "behavior_type": "进食",
    "description": "食欲良好，吃了半罐猫粮"
}

响应示例：

{
    "id": 1,
    "pet_id": 1,
    "behavior_type": "进食",
    "description": "食欲良好，吃了半罐猫粮",
    "timestamp": "2024-01-01T12:00:00",
    "ai_analysis": "猫咪进食状况正常，食量适中..."
}

获取行为记录

GET /api/v1/pets/{pet_id}/behaviors/

查询参数：

skip: 跳过的记录数（可选，默认0）
limit: 返回的最大记录数（可选，默认100）

响应示例：

[
    {
        "id": 1,
        "pet_id": 1,
        "behavior_type": "进食",
        "description": "食欲良好，吃了半罐猫粮",
        "timestamp": "2024-01-01T12:00:00",
        "ai_analysis": "猫咪进食状况正常，食量适中..."
    }
]

健康记录

创建健康记录

POST /api/v1/pets/{pet_id}/health-records/

请求参数：

{
    "record_type": "疫苗",
    "description": "完成年度疫苗接种",
    "date": "2024-01-01T12:00:00",
    "next_appointment": "2025-01-01T12:00:00"
}

响应示例：

{
    "id": 1,
    "pet_id": 1,
    "record_type": "疫苗",
    "description": "完成年度疫苗接种",
    "date": "2024-01-01T12:00:00",
    "next_appointment": "2025-01-01T12:00:00"
}

获取健康记录

GET /api/v1/pets/{pet_id}/health-records/

查询参数：

skip: 跳过的记录数（可选，默认0）
limit: 返回的最大记录数（可选，默认100）

响应示例：

[
    {
        "id": 1,
        "pet_id": 1,
        "record_type": "疫苗",
        "description": "完成年度疫苗接种",
        "date": "2024-01-01T12:00:00",
        "next_appointment": "2025-01-01T12:00:00"
    }
]

AI分析

饮食分析

POST /api/v1/pets/{pet_id}/diet-analysis

请求参数：

{
    "current_diet": "每天两餐猫粮，早晚各半罐湿粮"
}

响应示例：

{
    "analysis": "当前饮食结构合理，蛋白质摄入充足...",
    "recommendations": [
        "建议增加饮水量",
        "可以适当添加营养补充剂",
        "建议定时定量投喂"
    ]
}

开发指南

项目结构

/backend
├── config.py          # 配置管理
├── database.py        # 数据库连接
├── models.py          # 数据库模型
├── schemas.py         # 数据验证模式
├── crud.py           # 数据库操作
├── auth.py           # 认证服务
├── ai_service.py     # AI服务
├── main.py           # 应用入口
├── requirements.txt   # 项目依赖
└── routers/          # API路由
    ├── auth.py       # 认证路由
    └── pets.py       # 宠物管理路由

技术栈

后端框架

FastAPI：高性能异步Web框架
SQLAlchemy：ORM框架
Pydantic：数据验证
Python-Jose：JWT认证
OpenAI：AI服务

数据库

SQLite（开发环境）
PostgreSQL（生产环境推荐）

开发环境设置

1. Python环境

# 创建虚拟环境
python -m venv venv

# 激活虚拟环境
source venv/bin/activate  # Linux/macOS
venv\Scripts\activate    # Windows

# 安装依赖
pip install -r backend/requirements.txt

2. 环境变量配置

# 复制环境变量示例文件
cp backend/.env.example backend/.env

# 编辑.env文件，配置必要的环境变量
# - 数据库连接
# - JWT密钥
# - OpenAI API密钥
# - 其他配置项

3. 数据库初始化

# 在Python交互式环境中执行
from backend.database import engine
from backend.models import Base
Base.metadata.create_all(bind=engine)

开发工作流

1. 代码风格

遵循PEP 8规范
使用类型注解
编写文档字符串
保持代码简洁清晰

2. 数据库操作

所有数据库操作都应通过CRUD函数进行
使用异步会话处理并发
正确处理事务和异常

3. API开发

遵循RESTful设计原则
使用Pydantic模型验证数据
实现适当的错误处理
添加API文档注释

4. 认证和授权

使用JWT进行身份验证
实现适当的权限控制
保护敏感数据

5. AI服务集成

合理使用OpenAI API
实现错误重试机制
优化API调用成本

数据库管理

模型变更

修改models.py中的模型定义
创建数据库迁移脚本
应用迁移更新数据库

数据备份

定期备份数据库
实现数据导出功能
维护数据一致性

部署

开发环境

uvicorn backend.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

生产环境

使用生产级WSGI服务器（如Gunicorn）
配置反向代理（如Nginx）
启用HTTPS
实现日志管理

性能优化

数据库优化

添加适当的索引
优化查询语句
实现缓存机制

API优化

实现数据分页
使用异步处理
添加缓存层

AI服务优化

实现结果缓存
优化API调用频率
实现请求队列

安全考虑

数据安全

加密敏感数据
实现数据备份
控制数据访问权限

API安全

使用HTTPS
实现速率限制
验证请求来源

认证安全

使用安全的密码存储
实现登录尝试限制
定期更新密钥

测试

单元测试

# 运行测试
pytest backend/tests/

# 生成覆盖率报告
pytest --cov=backend backend/tests/

API测试

使用Postman或类似工具测试API
编写自动化测试脚本
测试各种边界情况

故障排除

常见问题

数据库连接问题
- 检查连接字符串
- 验证数据库服务状态
- 检查网络连接
API错误
- 检查请求参数
- 验证认证信息
- 查看错误日志
AI服务问题
- 验证API密钥
- 检查API限额
- 查看错误响应

日志管理

配置适当的日志级别
实现日志轮转
监控错误日志

宠物行为分析AI助手

项目介绍

宠物行为分析AI助手是一个基于人工智能的宠物行为分析和健康管理系统。该系统帮助宠物主人更好地理解和照顾他们的宠物，通过AI技术分析宠物的行为模式，提供个性化的建议和健康管理方案。

功能特性

在这里插入图片描述

1. 宠物档案管理

创建和管理宠物基本信息
记录宠物的品种、年龄、体重等关键数据
支持多宠物管理

2. 行为分析

记录日常行为表现
AI分析行为模式
提供个性化行为建议
异常行为预警

3. 健康管理

健康记录追踪
疫苗接种提醒
体检记录管理
就医记录存档

4. 智能建议

基于AI的行为分析
个性化饮食建议
健康管理提醒
训练方案推荐

后端技术栈

FastAPI：高性能的Python Web框架
SQLAlchemy：ORM数据库操作
OpenAI：AI分析服务
JWT：用户认证
SQLite/PostgreSQL：数据存储

在这里插入图片描述

安全特性

JWT token认证
密码加密存储
用户数据隔离
API访问控制

安装说明

环境要求

Python 3.8+
pip包管理器
虚拟环境（推荐）

安装步骤

创建并激活虚拟环境

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/macOS
venv\Scripts\activate  # Windows

安装依赖

pip install -r backend/requirements.txt

配置环境变量

cp backend/.env.example backend/.env
# 编辑.env文件，配置必要的环境变量

启动服务

cd backend
uvicorn main:app --reload

访问 http://localhost:8000/docs 查看API文档

API文档

认证接口

POST /api/v1/register：用户注册
POST /api/v1/token：用户登录
GET /api/v1/me：获取当前用户信息

宠物管理

POST /api/v1/pets/：创建宠物档案
GET /api/v1/pets/：获取宠物列表
GET /api/v1/pets/{pet_id}：获取宠物详情
PUT /api/v1/pets/{pet_id}：更新宠物信息

行为记录

POST /api/v1/pets/{pet_id}/behaviors/：记录行为
GET /api/v1/pets/{pet_id}/behaviors/：获取行为记录

健康管理

POST /api/v1/pets/{pet_id}/health-records/：创建健康记录
GET /api/v1/pets/{pet_id}/health-records/：获取健康记录

AI分析

POST /api/v1/pets/{pet_id}/diet-analysis：饮食分析

使用说明

1. 用户注册和认证

注册新账户
登录获取token
使用token访问API

2. 宠物管理

创建宠物档案
更新宠物信息
查看宠物列表

3. 行为记录

记录日常行为
查看行为分析
获取AI建议

4. 健康管理

记录健康检查
设置提醒
追踪健康状况

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欢迎加入DeepSeek 技术社区。在这里，你可以找到志同道合的朋友，共同探索AI技术的奥秘。

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