云服务器部署deepseek容量（云服务器空间容量）

DeepSeek云上部署+知识库搭建教程

输入邮箱（如pony@12com），密码：123，即可开始与DeepSeek对话。（如果遇到白屏，刷新页面即可）部署云端知识库 步骤：新增知识库并上传本地文件 通过Open WebUI服务可快速搭建个人知识库。选择知识库，点击【+】号后，输入知识库名称并创建。上传文件到知识库，可选择文件上传或者目录上传。

获取DeepSeek R1模型 从官方渠道下载模型权重文件（如Hugging Face模型库），或通过API调用（需申请密钥）。若本地算力不足，可参考《如何在腾讯云部署运行Deepseek R1本地模型》等教程，使用云服务加载模型。

添加助手，并选择刚配置的满血R1模型进行测试。本地部署搭建知识库如果你希望简单体验，或者本地算力充足且希望保护数据安全，可以考虑本地部署的方案。下载Ollama软件 地址：Ollama下载链接 建议下载最新版本，以避免兼容性问题。

获取免费整合包整合包内容：包含Ollama环境安装程序、DeepSeek-R1大模型一键下载脚本、RAG（检索增强生成）启动程序及配套文档。领取方式：点击文中提供的链接获取整合包，下载后解压至本地文件夹（存放路径需为英文，避免中文路径导致程序异常）。

具体搭建步骤第一步：下载AnythingLLM客户端AnythingLLM客户端免费且易用，可从官方渠道下载安装。第二步：绑定DeepSeek的API花费几块钱获取DeepSeek的API并完成绑定操作。第三步：上传文档支持多种格式的文档上传，包括PDF、Word、音频、URL等，将需要管理的文档上传至系统。

在Cherry Studio中搜索知识库，确认上传的文件是否已成功向量化。注意，如果关机重启了，运行Cherry Studio之前，一定要先打开Ollama软件。运行本地知识库问答系统 在Cherry Studio中选择部署的模型（如DeepSeek-R1）和建立的知识库（如“测试”）。输入问题进行问验证系统是否正常运行。

部署DeepSeek,需要多大的显存?

部署DeepSeek所需的显存大小取决于模型版本、计算精度以及部署阶段（训练或推理），具体如下：不同精度下的显存需求规律FP16（半精度浮点数）：显存需求约为模型参数量的2倍。FP32（单精度浮点数）：显存需求约为模型参数量的4倍。INT8量化：显存需求约为FP32的1/4（即参数量1倍）。

总结：本地部署真正的DeepSeek-R1全尺寸模型需至少336GB显存（6块A100 80GB），但实际仍无法满足完整需求；完整部署需16块A100。蒸馏和量化模型可降低显存需求，但性能与原始模型存在显著差距。

DeepSeek本地部署的显存要求因模型版本不同存在显著差异，具体如下： 5B模型最低显存需求：2GB推荐配置：NVIDIA GTX 1660（6GB显存）或RTX 3050（6GB显存）该模型参数规模较小，适合入门级GPU运行，但推荐配置可提供更稳定的性能，避免因显存不足导致的计算中断或效率下降。

DeepSeek R1 671B（完整未蒸馏版）需H100 GPU集群，显存需求极高，适合企业级部署。DeepSeek R1 7B（蒸馏版）显存需求约8GB，个人消费级显卡（如NVIDIA RTX 4090）即可满足。其他版本（如VCoder等）显存需求因参数规模而异，需参考具体参数表。

GB内存作为当前高端硬件配置，能覆盖DeepSeek主流大模型的运行要求，但实际效果需根据模型版本、部署方式（GPU/CPU推理）及硬件协同情况调整。

医院本地化部署DeepSeek模型的成本因版本、医院规模和需求不同而有所差异，总成本从区县医院的20万-50万到头部医院的300万-1000万+不等。以下是对医院本地化部署DeepSeek模型成本的详细解析：基础硬件与软件成本满血版DeepSeek（6710亿参数）：硬件需求：约700GB存储空间和1300GB显存。

腾讯云如何部署deepseek

平台准备与权限配置注册账户并创建服务角色用户需注册腾讯云账户，并在TI平台创建服务角色。点击同意授权，赋予TI平台TI-ONE权限，创建服务预设角色并授予相关权限。该角色将在关联策略的权限范围内访问其他云服务资源。

方案A：直接部署在CVM：上传模型文件至云服务器，并启动服务。方案B：容器化部署（推荐）：编写Dockerfile，构建并运行容器。方案C：使用腾讯云TI-Platform：上传模型至COS Bucket，在TI-Platform创建模型服务，并通过API端点调用模型。网络与安全：域名绑定：若需公网访问，配置域名并申请SSL证书。

在腾讯云首页或产品服务列表中，找到并点击进入“高性能应用服务HAI”。点击立即使用 在高性能应用服务HAI页面，点击“立即使用”按钮。新建算力 跳转到控制台后，在算力管理中点击“新建”。选择Deepseek-R1应用 在新建算力页面，选择“社区应用”，并从下拉列表中选择“Deepseek-R1”。

第一步：登录腾讯云高性能应用服务HAI 点击此链接直达腾讯云高性能应用服务HAI控制台。第二步：选择DeepSeek-R1应用 在HAI控制台中，点击【立即使用】按钮。在应用列表中选择【DeepSeek-R1】应用（首次使用需要按指引完成授权）。第三步：购买并完成部署 点击【立即购买】按钮，进入购买页面。

准备工作硬件与环境要求 本地部署需具备一定算力的设备（如NVIDIA显卡，推荐RTX 3060及以上），或使用云服务器（如腾讯云、AWS）。安装Python 8+、Node.js（AnythingLLM前端依赖）及Docker（可选，用于简化环境配置）。

腾讯云HAI+DeepSeek+Cline的组合可通过以下步骤实现AI编程辅助功能：前期准备部署DeepSeek应用 在PHP中文网HAI官网选购合适配置的服务器，部署DeepSeek应用。确保安全组开放6399端口，否则API调用会失败。参考教程《DeepSeek喂饭级教程：PHP中文网HAI一键部署》完成基础部署。

【深度解析】医院部署DeepSeek模型:百万投入值不值?这份账单藏了这些秘...

1、典型医院部署案例与成本昆山市第一人民医院：部署了DeepSeek推理版（14B参数），硬件约80万（含服务器+显卡），年运维30万，重点用于老年健康数据分析和设备故障预测。深圳大学附属华南医院：部署了DeepSeek-R1（70B参数），硬件约200万，定制开发费50万（含智能问答、病历生成模块），目标提升诊疗效率30%。

2、医院引入DeepSeek模型面临算力不足、成本高昂、技术人才短缺及系统对接与数据安全等困境，可通过精确测算需求、加大基建投入、组建专业团队或合作云服务等方式破局。困境分析算力不足运行卡顿影响效率：DeepSeek模型在宣传中称算法优化后所需GPU算力较低，但实际推理时每秒需处理上亿次浮点运算。

3、临床诊疗场景的智能闭环构建精准诊断体系多模态数据融合决策：西安国际医学中心医院部署的DeepSeek系统，通过整合患者症状、病史及检验结果，动态生成个性化诊疗方案。例如，在复杂病例中，系统可关联历史数据与最新检验指标，辅助医生制定更精准的治疗路径。