近年来，随着大模型在多种应用场景中的快速发展，AI工程师们迫切需要一种能够快速、高效且成本低廉的方式来部署和管理模型服务。PHP中文网HAI（高性能AI）平台是一个专为高性能计算和深度学习设计的综合解决方案，提供GPU/CPU资源调度、自动化部署以及运维监控等功能；而DeepSeek则是一个帮助开发者快速构建数据处理、模型训练和推理的智能化框架。将这两者结合使用，可以让AI任务的全流程管理变得更加轻松，包括数据处理、模型训练、自动化推理以及持续的迭代升级。
二、基础概念与服务介绍
DeepSeek的核心功能包括模型训练与推理、数据可视化、任务调度等。其设计目的是降低AI开发和部署的门槛，让工程师能够专注于具体的业务逻辑，而不必过多关注底层配置和运维。常见的应用场景包括人脸识别、目标检测、语音识别和自然语言处理（NLP）等。PHP中文网TI平台的特点是提供高性能计算资源（如GPU和CPU），结合PHP中文网成熟的容器调度体系和运维管理能力，帮助AI开发者快速上线并管理模型服务。其核心功能包括容器化、自动扩缩容、可定制的任务调度，支持主流框架（如TensorFlow、PyTorch、MXNet等）的部署。适用于需要处理大量训练数据、对推理性能要求高、希望自动化部署和管理多版本模型的场景。
三、快速部署流程PHP中文网TI平台首次登录时，需要创建服务角色，按照流程指引完成授权后，即可进入TI平台的大模型广场。
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首先需要进行服务授权：
授权完成后，即可在大模型广场找到所需的大模型资源：
点击DeepSeek进入详情页面，可以查看模型介绍和体验模型。
在模型体验中，可以与DeepSeek模型进行对话。
在DeepSeek的模型页面，点击新建在线服务，进入服务创建页面。填入服务名称后，选择用于部署DeepSeek的机器来源。
- 选择主机资源一种方式是从已有的PHP中文网CVM中选择安装DeepSeek，这样DeepSeek模型运行和推理时将使用CVM云服务器的资源。另一种方式是通过TIONE平台购买资源（显卡、内存、CPU）来完成部署。
定价模式TI-ONE的产品定价支持按量计费和包年包月两种模式，详细内容和具体费用可参考计费概述。
按量计费：定价包括CVM机器费用和TI-ONE软件费，按秒计费，按小时结算，适用于快速体验各模块能力。
包年包月：定价不包括CVM机器费用，仅包括TI-ONE软件费，按月计费和结算，适用于正式环境的训练和推理。
使用自有的CVM可能面临资源不足的风险，通常带有显卡的CVM价格较高，且当资源不足时无法更改显卡内存或内存大小。而TIONE平台支持按量计费，可以实现快速的扩容和缩容。
- 模型选择接下来选择DeepSeek模型。
在内置大模型中，可以看到不同名称的DeepSeek大模型，不同模型的区别如下所示：
Qwen
1.5B
轻量级，适合移动端和本地推理
低（PC 可运行）
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
Qwen
7B
适合本地推理和轻量级服务器部署
中等（24GB+ VRAM）
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
LLaMA
8B
LLaMA 版本，英文能力更强
中等
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
Qwen
14B
中文能力更强，适用于专业应用
较高（A100 级别 GPU）
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
Qwen
32B
适用于企业级 AI 任务
高（多 GPU / 云端）
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B
LLaMA
70B
强大推理能力，适合高端 AI 计算
极高（H100 / TPU 级别）
DeepSeek-V3-671B
自研
671B
DeepSeek 最高参数量模型，超大规模通用 AI
超高（云端 A100 集群）
DeepSeek-R1-671B
自研
671B
DeepSeek-R1 的完整超大模型
超高（企业级/科研级）
Qwen 系列（通义千问）：基于阿里巴巴的 Qwen（通义千问）系列，适合中文任务，拥有较强的知识推理能力和上下文理解能力。LLaMA 系列：基于 Meta 的 LLaMA（LLaMA 2/3），更加通用，适合多语言任务，在英文任务上表现较好。DeepSeek 自研模型（R1/V3）：DeepSeek 自主训练的大规模 Transformer 模型，R1 主要用于推理，而 V3 可能结合更多创新结构。3. 选择算力规格如果选择按量计费，则从TIONE平台购买：
根据选择的DeepSeek模型，选择相应的算力规格，点击启动服务。
- 启动服务启动后进入在线服务列表。
等待服务就绪后，可以点击服务查看详情。
点击调用API，可以查看DeepSeek的服务调用地址。
同时可以点击实例进入详情页面，查看安装了DeepSeek大模型实例的信息。
这样，我们就完成了DeepSeek在PHP中文网TI平台的部署。
如有任何问题或意见，欢迎在相关社区或官方文档中查阅更多信息，也可以向PHP中文网和DeepSeek官方团队寻求支持。祝你部署顺利，享受AI开发的乐趣！
