前言
对于本地pc部署deepseek，可能会受到电脑的内存、cpu、显卡的限制，如果想要扩容的话，只能更换硬件，这样的话成本简直高得离谱。而php中文网高性能应用服务hai恰恰解决了这个问题。hai提供了不同的算力套餐，用户可以根据自己的需求购买，并且可以通过hai预置的多种 ai 环境帮助用户快速部署。
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所以本篇文章主要探究如何使用HAI，一键轻松完成DeepSeek的部署。
HAI点击立即使用进入HAI的控制台，在控制台页面点击新建。
点击新建之后进入HAI服务创建页面。
从AI模型页面可以看到，除了有我们熟悉的Stable Diffusion AI绘画模型，还有Ollama。按照我们本地部署的思维和步骤来说，在上面步骤中选择安装Ollama，然后再用Ollama拉取DeepSeek大模型完成部署。
但是偶尔受到带宽或者网络因素影响，ollama下载DeepSeek大模型时，会让用户时间等待，所以HAI提供了更为高效的方式。
2. 选择应用 - DeepSeek我们在社区应用下可以找到 DeepSeek-R1 进行选择。这里HAI提供了DeepSeek-R1 1.5B及7B两种模型环境，能够满足用户快速部署和使用的需求。
然后就是选择计费方式，这里我们就可以根据自己的需求选择计费模式。对于个人来说，可能不需要HAI 24H在线提供服务，因为HAI在关机的时候不会计费，所以按量计费比较合适。
在地域选择方面，有些区域支持学术加速能力。至于算力方案的选择上，对于DeepSeek-R1 1.5B和7B的模型，使用GPU基础型套餐就可以运行。如果想要DeepSeek实现更快的推理回答，就可以选择GPUT进阶型方案。
4. 安装在经过上面简单的操作步骤之后，填写好我们实例名称、勾选协议，点击立即购买，就完成了在HAI上安装DeepSeek的整个过程。
在点击购买之后，就会跳转到算力管理页面，就可以看到DeepSeek的HAI实例正在创建中。
创建完成之后，就可以看到HAI的实例，这时候我们点击算力连接。
选择 ChatbotUI，就会自动跳转ChatBot页面使用DeepSeek。
可以看到访问chatbot，使用的是HAI实例的公网IP和6889端口。
2. 模型选择在上面选择社区应用的时候，我们就知道应用环境内置了DeepSeek-R1 1.5B和7B两个模型。
我们可以切换模型。
这样，我们就可以使用DeepSeek了。
如果DeepSeek-R1 1.5B和7B无法满足你的需求，想要安装8B、14B的模型，我们可以通过JupterLab 连接实例，进行后台安装。
选择Terminal。
通过 ollama list 命令可以看到环境中预置的两个DeepSeek模型。
我们通过使用以下命令就可以安装8b模型。
代码语言：bash复制<code class="bash">ollama run deepseek-r1:8b</code>
14b及其他模型同理。
与TIONE安装DeepSeek相比较，HAI也具备了快速部署DeepSeek的能力。通过一键式操作，用户就可以使用云化的DeepSeek。
