从零到部署只需18分钟：Ciuic云+DeepSeek极速上手指南

随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（LLM）已经成为企业和开发者的重要工具。然而，对于许多开发者来说，如何快速搭建一个基于大模型的应用并将其部署到云端，仍然是一项挑战。本文将通过Ciuic云和DeepSeek大模型的结合，展示如何在短短18分钟内完成从零到部署的全过程。

环境准备

首先，确保你的开发环境已经安装了Python 3.8及以上版本，并且有pip包管理器可用。此外，你需要注册并登录到Ciuic云平台，获取API密钥。

# 更新pippip install --upgrade pip# 安装必要的库pip install deepseek-transformers requests

第一步：加载DeepSeek模型

DeepSeek提供了多种预训练的大语言模型，我们选择其中的ds-base-7b作为示例模型。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM# 加载模型和分词器model_name = "deepseek/ds-base-7b"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)# 测试生成文本input_text = "Hello, world!"inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)print(tokenizer.decode(outputs[0]))

这段代码会输出由DeepSeek模型生成的一段文本。你可以根据需要调整输入文本和生成参数。

第二步：封装为API服务

为了方便后续的部署，我们将上述模型封装为一个简单的Flask API服务。

from flask import Flask, request, jsonifyapp = Flask(__name__)@app.route('/generate', methods=['POST'])def generate_text():    data = request.json    input_text = data.get('text', '')    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")    outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)    result = tokenizer.decode(outputs[0])    return jsonify({'generated_text': result})if __name__ == '__main__':    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

第三步：部署到Ciuic云

接下来，我们将这个Flask应用部署到Ciuic云平台上。

FROM python:3.8-slimWORKDIR /appCOPY requirements.txt .RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txtCOPY . .CMD ["python", "app.py"]

# 登录到Ciuic云docker login ciuic.cloud# 构建Docker镜像docker build -t yourusername/llm-app .# 推送镜像到Ciuic云docker tag yourusername/llm-app ciuic.cloud/yourusername/llm-appdocker push ciuic.cloud/yourusername/llm-app

登录到Ciuic云控制台，选择“创建服务”，选择你刚刚推送的镜像，配置好端口映射和其他设置后启动服务。

第四步：测试部署的服务

一旦服务启动成功，你可以通过发送HTTP请求来测试它。

curl -X POST http://<your-service-url>/generate -H "Content-Type: application/json" -d '{"text":"Hello, world!"}'

你应该会收到一个JSON响应，包含由DeepSeek模型生成的文本。

通过以上步骤，我们展示了如何利用Ciuic云和DeepSeek大模型，在短短18分钟内完成从模型加载到云端部署的全过程。这种方法不仅快速高效，而且易于扩展，非常适合希望快速实现AI应用的开发者和企业。