从零到部署只需18分钟：Ciuic云+DeepSeek极速上手指南
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随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（LLM）的应用场景日益广泛。然而，对于许多开发者来说，如何快速将这些模型部署到云端并实现高效运行仍然是一个挑战。本文将通过一个具体的案例，展示如何利用Ciuic云和DeepSeek开源模型，在短短18分钟内完成从零开始到模型部署的全过程。
环境准备
首先，确保你的开发环境中已经安装了Python，并且版本不低于3.8。此外，还需要安装Docker，因为我们将使用Docker容器来运行我们的应用。
安装依赖项
pip install torch transformers flask gunicorn步骤一：获取并加载DeepSeek模型
DeepSeek是一个强大的开源LLM系列，提供了多种预训练模型供选择。在这里，我们将使用DeepSeek-7B模型作为示例。
下载模型
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMtokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek/lm")model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek/lm")这段代码会从Hugging Face模型库中下载并加载DeepSeek模型及其对应的分词器。
步骤二：构建Flask API服务
为了使模型可以通过网络访问，我们需要创建一个简单的Flask应用来处理请求。
创建Flask应用
from flask import Flask, request, jsonifyapp = Flask(__name__)@app.route('/predict', methods=['POST'])def predict(): data = request.get_json(force=True) prompt = data['prompt'] inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs) result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return jsonify({'result': result})if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000)这个Flask应用提供了一个POST接口/predict，它接收用户发送的文本提示，然后返回模型生成的文本结果。
步骤三：容器化应用
为了让应用能够在任何环境中一致地运行，我们将其打包进Docker容器中。
编写Dockerfile
FROM python:3.8-slimWORKDIR /appCOPY requirements.txt requirements.txtRUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txtCOPY . .CMD ["gunicorn", "-b", "0.0.0.0:5000", "app:app"]构建Docker镜像
docker build -t deepseek-flask-app .运行Docker容器
docker run -p 5000:5000 deepseek-flask-app步骤四：部署到Ciuic云
Ciuic云提供了简单易用的界面和API，使得开发者可以轻松地将他们的应用部署到云端。
登录Ciuic云
首先，你需要注册并登录到Ciuic云平台。
部署应用
在Ciuic云控制台上，选择“新建应用”，然后上传之前构建好的Docker镜像文件或者直接输入Docker Hub上的镜像地址。
设置好环境变量、资源分配等参数后，点击“部署”按钮。Ciuic云会自动为你创建必要的基础设施，并启动你的应用。
总结
通过上述步骤，我们成功地在不到18分钟的时间内完成了从模型加载到云端部署的整个流程。这展示了Ciuic云与DeepSeek结合使用的强大功能和简便性。无论你是AI研究者还是软件工程师，这样的工具组合都能极大地提高你的工作效率，让你专注于更有价值的工作——即如何更好地应用这些先进技术来解决实际问题。
