云端实战指南：如何在 Linode 与 Google Cloud 上高效部署并运行 DeepSeek-R1

2026-02-02 11:43:39 0条评论 3次阅读 0人点赞

随着人工智能技术的飞速发展，像 DeepSeek 这样强大的大语言模型（LLM）正逐渐改变我们处理自然语言任务的方式。DeepSeek 凭借其在推理和编程任务上的出色表现，吸引了无数开发者的目光。然而，要在本地运行这样一个拥有数十亿甚至数千亿参数的模型，往往需要昂贵的硬件投入，这对于许多个人开发者或初创公司来说是一个不小的门槛。

这正是“云计算”大显身手的时候。通过利用云平台弹性的计算能力，特别是强大的 GPU 实例，我们可以快速、经济高效地部署 DeepSeek，而无需在本地购置昂贵的工作站。

在这篇文章中，我们将深入探讨如何在 Linode 和 Google Cloud Platform (GCP) 这两个主流云平台上，从零开始部署 DeepSeek-R1。我们将带领大家完成从选择合适的实例、配置驱动环境，到最终运行模型并进行推理的完整过程。无论你是 AI 爱好者还是希望将模型集成到生产环境中的开发者，这篇指南都将为你提供切实可行的操作步骤和最佳实践。

为什么选择云平台运行 DeepSeek？

在动手之前，我们需要解决一个常见的问题：面对众多的云服务提供商，应该如何选择？这通常取决于我们的具体需求、预算以及对技术栈的熟悉程度。让我们简单对比一下本文将要探讨的两个平台的特点，帮助你做出更明智的决定。

特性

Linode (Akamai)

Google Cloud Platform (GCP) :—

:—

:— GPU 可用性

提供主流 GPU（如 NVIDIA A100, T4），性价比较高

种类极为丰富（L4, A3, H100 等），适合最前沿的模型 成本效益

非常适合中小企业和个人开发者，定价透明

按需计价精细，但高端 GPU 实例单价较高 易用性

界面简洁直观，非常适合初学者快速上手

功能强大但界面相对复杂，学习曲线稍陡 生态系统

专注于基础设施即服务，需要手动配置较多

拥有 Vertex AI 等端到端 AI 平台，集成度极高

我们的建议：如果你是初学者，或者主要为了测试、开发中小型应用，Linode 的简洁和低成本会给你带来极好的体验。而如果你计划进行大规模的模型微调或需要应对极高的并发请求，GCP 强大的生态和性能优势则更加明显。

准备工作：必不可少的先决条件

为了确保接下来的部署过程顺利进行，请让我们先检查一下是否已经准备好以下工具和权限。这些是连接云端与本地操作的关键桥梁。

云服务账户：你需要拥有一个 Linode 和/或 GCP 的账户，并且该账户已启用计费功能（请注意，运行 GPU 实例会产生费用，建议在测试完成后及时释放资源）。
SSH 访问能力：熟悉如何通过终端使用 SSH 密钥连接到远程服务器。
基础环境认知：虽然我们会涵盖安装步骤，但对 Linux 命令行、Python 环境以及 CUDA（GPU 加速计算平台）有基本了解会很有帮助。

—

实战一：在 Linode 上部署 DeepSeek-R1

Linode 以其简洁著称，这使得它成为快速原型开发的理想场所。让我们一步步构建我们的 DeepSeek 运行环境。

步骤 1：创建并配置 GPU 实例

首先，我们需要一台拥有“高性能心脏”的服务器。普通的 CPU 计算实例很难支撑大模型的推理任务，因此必须选择 GPU 实例。

登录 Linode 控制台。
点击左侧菜单的 Create，选择 Linode。
在区域选择方面，建议选择距离你或目标用户最近的机房以减少延迟。
关键步骤：在“Image”中选择 Ubuntu 22.04 LTS（这是一个稳定且广泛支持的版本）。
在“Linode Plan”中，务必切换到 GPU 选项卡。这里推荐选择 NVIDIA Tesla T4 或 A100，具体取决于你的预算。对于 DeepSeek-R1 的蒸馏版本（如 7B 或 8B），T4 通常已足够。
设置你的 Root 密码或上传 SSH 密钥，最后点击 Deploy。

步骤 2：连接到我们的服务器

当实例状态变为“Running”时，我们就可以通过终端连接到它了。打开你的本地终端，输入以下命令（记得替换为你实际的 IP 地址）：

# 替换  为你的公网 IP 地址
ssh root@

步骤 3：配置驱动与系统环境

为了让 DeepSeek 能够调用 GPU 的算力，我们需要安装 NVIDIA 驱动和 CUDA 工具包。这是一个基础的“打地基”过程。

首先，更新我们的软件包列表，确保我们能安装到最新版本的软件：

# 更新系统并安装基础工具
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y git python3-pip wget

接下来，安装 NVIDIA 驱动。Linode 的 GPU 镜像通常已经预置了驱动，但手动安装或更新可以确保兼容性：

# 安装 NVIDIA 驱动 (针对 Ubuntu 22.04 的示例)
sudo apt install -y nvidia-driver-535

# 安装完成后，通常需要重启实例以加载驱动
# sudo reboot

验证 GPU 状态：重启连接回来后，输入以下命令。如果你看到了显卡信息的列表（如 GPU 型号、显存大小等），恭喜你，驱动安装成功了！

nvidia-smi

步骤 4：安装 DeepSeek 与依赖库

现在环境已经就绪，让我们把 DeepSeek-R1 的代码拉取下来。我们需要使用 Git 来克隆官方仓库。

# 克隆 DeepSeek-R1 的官方仓库
git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1.git

# 进入项目目录
cd DeepSeek-R1

为了让 Python 能够识别和运行项目所需的库，我们需要安装 requirements.txt 中列出的依赖，以及必不可少的 PyTorch 框架。

# 升级 pip 并安装项目依赖
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

# 安装 PyTorch (包含 CUDA 支持，版本可根据实际情况调整)
# 这里的命令安装的是支持 CUDA 12.x 的最新稳定版 PyTorch
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

实用见解：安装深度学习库通常需要一些时间，因为它们的体积很大。如果你的网络环境访问国外资源较慢，可以考虑配置临时的 pip 镜像源来加速下载，但在生产环境中请务必使用官方源以保证安全性。

步骤 5：运行模型并进行测试

最激动人心的时刻来了。让我们尝试运行一个简单的推理任务。我们可以直接使用 Python 脚本来加载模型并生成文本。

以下是一个简化的推理示例，展示了如何使用 Transformers 库加载 DeepSeek 模型（请确保你有足够的显存，对于大模型，你可能需要加载量化版本）：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

# 设定模型路径 (这里假设已下载或使用 Hugging Face Hub)
model_name = "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B" 

# 加载分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 加载模型，并自动映射到可用的 GPU 上
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name, 
    torch_dtype=torch.bfloat16, # 使用半精度浮点数以节省显存并提升速度
    device_map="auto"
)

# 构造一个数学问题的 Prompt
prompt = "求解方程: 3x + 5 = 20"

# 编码输入文本并生成回复
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)

# 打印结果
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

运行这段代码后，你应该能看到 DeepSeek 模型给出的逻辑推导过程。

—

实战二：在 Google Cloud Platform (GCP) 上部署 DeepSeek-R1

如果你选择了 GCP，你将获得更强大的企业级工具支持。虽然步骤与 Linode 类似，但 GCP 的控制台提供了更细粒度的配置选项。

步骤 1：设置 Compute Engine 实例

GCP 的虚拟机被称为 Compute Engine (VM)。

在 Google Cloud Console 中，导航至 Compute Engine > VM instances。
点击 Create instance。
名称：随意命名，例如 deepseek-r1-server。
机器配置：这是重点。在 Machine configuration 中，点击 Customize。
GPU 选择：展开 Add GPUs 菜单。对于性价比测试，选择 NVIDIA Tesla T4 是个不错的开始。如果是生产级负载，建议选择 NVIDIA L4 或 A100。
操作系统：选择 Ubuntu 20.04 LTS 或 22.04 LTS。
点击 Create 启动实例。

步骤 2：安全连接 GCP 实例

GCP 提供了非常方便的浏览器内 SSH 终端，你可以直接点击实例列表旁边的“SSH”按钮连接。但如果你更喜欢本地终端，可以使用 gcloud 命令行工具：

# 使用 gcloud CLI 进行连接
#  是你刚才设置的名字
#  是实例所在的区域，如 us-central1-a
gcloud compute ssh  --zone=

步骤 3：环境安装与依赖配置

连接后，流程与 Linode 非常相似。我们需要确保系统的驱动和 Python 环境是最新的。

# 1. 更新系统
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

# 2. 安装 NVIDIA 驱动 (CUDA Toolkit)
# GCP 有时会预装驱动，但执行以下命令可确保完整性
sudo apt install -y nvidia-driver-470

# 验证驱动
nvidia-smi

如果安装了新驱动，建议重启实例 (sudo reboot) 并重新连接。随后，安装 Python 和必要的构建工具：

# 安装 Python 和 Git
sudo apt install -y python3-pip git

步骤 4：部署代码与运行 DeepSeek

接下来，我们将 DeepSeek 部署到 GCP 的强大算力上。

# 克隆仓库
git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1
cd DeepSeek-R1

# 安装 Python 依赖
pip install -r requirements.txt
pip install torch transformers accelerate

在 GCP 上，由于网络带宽通常很好，我们还可以尝试使用 accelerate 库来更有效地管理模型加载和设备映射。以下是一个用于生产环境的推理代码示例，它增加了流式输出，让你能实时看到模型的生成过程，这在交互式应用中非常重要。

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TextIteratorStreamer
from threading import Thread

model_id = "deepseek-ai/DeepSeek-R1"

# 加载模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id, 
    device_map="auto", 
    torch_dtype=torch.float16
)

# 使用 Streamer 实现流式输出
streamer = TextIteratorStreamer(tokenizer)

# 构造对话上下文
prompt = "用 Python 写一个快速排序算法"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)

# 在后台线程中运行生成
generation_kwargs = dict(inputs, streamer=streamer, max_new_tokens=200)
thread = Thread(target=model.generate, kwargs=generation_kwargs)
thread.start()

# 实时打印生成的文本
print("DeepSeek Output: ")
for new_text in streamer:
    print(new_text, end="")

thread.join()

常见问题与性能优化建议

在云平台上运行大模型时，你可能会遇到一些挑战。以下是我们总结的经验和解决方案：

内存溢出 (OOM)：这是最常见的问题。即使你租用了 GPU，如果模型参数量过大，显存依然不够用。

* 解决方案：使用 4-bit 或 8-bit 量化 技术。通过 bitsandbytes 库加载模型，可以将显存占用减少到原来的 1/4 左右，代价是微乎其微的精度损失。

* 代码示例：INLINECODEe8ac6242 或 INLINECODE9a041b27。

推理速度慢：

* 解决方案：确保使用了 INLINECODE6ce182bd 或 INLINECODEf78999b1 数据类型，而不是默认的 float32。这不仅能节省显存，还能显著提升计算速度。

成本控制：GPU 实例按小时计费，如果不小心忘记关闭，费用会迅速累积。

* 最佳实践：在测试完成后，立即在控制台停止或删除实例。你可以使用 Docker 容器来固化环境配置，这样下次启动时只需几分钟就能重新就绪。

总结与后续步骤

通过这篇文章，我们探索了如何在 Linode 和 GCP 上将强大的 DeepSeek-R1 模型变为现实。我们已经看到，从选择合适的 GPU 实例到配置 Linux 驱动环境，再到编写 Python 代码调用模型，整个过程其实并不复杂。

现在，你可以尝试调整 Prompt 来解决不同领域的实际问题，比如代码生成、逻辑推理甚至是创意写作。如果你想让这个应用更上一层楼，下一步可以尝试将推理代码封装成一个简单的 REST API（使用 Flask 或 FastAPI），这样你就能通过任何网页或移动端应用来调用运行在云端的 DeepSeek 大脑了。

祝你在云端 AI 开发的旅程中收获满满！如果你在操作过程中遇到任何问题，欢迎随时查阅我们提供的代码示例和日志进行排查。

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