薅羊毛指南：Ciuic免费GPU额度如何玩转DeepSeek

在当今人工智能技术飞速发展的时代，大模型的应用已经成为开发者和研究者的重要工具。然而，训练和部署大型语言模型（LLM）往往需要昂贵的计算资源，尤其是高性能GPU的支持。对于个人开发者、学生或初创团队而言，这无疑是一个巨大的成本负担。

幸运的是，一些云服务平台开始提供免费的GPU资源来吸引用户尝试其平台能力，Ciuic Cloud 就是其中之一。通过其官方平台 https://cloud.ciuic.com，用户可以申请一定额度的免费GPU算力，这对于想要体验如 DeepSeek 这样的大型语言模型的人来说，是一个绝佳的机会。

本文将详细介绍如何利用 Ciuic 提供的免费 GPU 额度，在平台上部署并运行 DeepSeek 模型，帮助你实现“薅羊毛”的同时提升自己的 AI 实战技能。

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什么是 DeepSeek？

DeepSeek 是由 DeepSeek AI 开发的一系列大型语言模型，具备强大的自然语言理解和生成能力。它支持多语言处理、代码生成、逻辑推理等任务，并且在多个基准测试中表现出色，成为国产大模型中的佼佼者。

目前，DeepSeek 提供了多个版本的模型，包括但不限于：

DeepSeek 1.0 / 2.0 / 3.0 系列DeepSeek Chat / Code / MATH支持开源与闭源接口调用

这些模型可以在本地部署，也可以通过 API 接口进行调用。但由于其参数量巨大（部分模型超过百亿参数），本地部署对硬件要求极高，因此借助云端平台成为主流选择。

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Ciuic 免费 GPU 额度介绍

Ciuic Cloud 是一家新兴的云计算平台，专注于为 AI 开发者提供高效的算力服务。为了吸引更多开发者注册使用，Ciuic 提供了 新用户首次注册赠送免费 GPU 算力额度 的政策。

具体福利包括：

注册即送若干小时的 GPU 使用时长（如 Tesla V100 或 A10）新用户可领取特定实验项目模板支持 Jupyter Notebook、Docker 容器等多种开发环境支持一键部署深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）

访问官网了解更多信息：https://cloud.ciuic.com

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准备工作：注册与环境配置

1. 注册账号

打开 https://cloud.ciuic.com，点击“注册”按钮，填写邮箱、手机号等基本信息完成注册流程。

2. 获取免费额度

登录后，系统会自动发放免费 GPU 时间额度。你可以在“账户中心”或“资源管理”页面查看当前剩余时间。

3. 创建实例

进入“实例管理”页面，点击“新建实例”，选择适合 DeepSeek 的资源配置：

操作系统建议选择 Ubuntu 20.04/22.04显卡建议选择 Tesla V100 或 A10存储空间建议至少 50GB（用于存放模型文件）

创建完成后，即可通过 Web Terminal 或 SSH 登录到你的 GPU 实例。

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部署 DeepSeek 模型

1. 安装依赖环境

首先安装 Python 和相关库：

sudo apt updatesudo apt install python3-pip git -ypip3 install torch transformers accelerate

注意：DeepSeek 模型基于 HuggingFace Transformers 架构，因此需确保安装最新版本的 transformers 库。

2. 下载 DeepSeek 模型

前往 HuggingFace 官网 找到你想使用的 DeepSeek 模型版本，例如 deepseek-ai/deepseek-7b-chat。

克隆模型仓库：

git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-7b-chat

3. 加载并运行模型

使用以下代码加载模型并进行简单推理：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMimport torchtokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-7b-chat", trust_remote_code=True)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-7b-chat", torch_dtype=torch.float16, device_map="auto", trust_remote_code=True)input_text = "请介绍一下你自己"inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device)outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)print(response)

注意：如果你的显存不足，可以通过设置 device_map="sequential" 或使用 bitsandbytes 进行量化推理以降低内存占用。

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进阶玩法：构建本地 API 服务

为了方便后续调用，你可以将 DeepSeek 模型封装成一个本地 API 接口，使用 Flask 或 FastAPI 框架实现：

pip install flask

编写 app.py 文件如下：

from flask import Flask, request, jsonifyfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMimport torchapp = Flask(__name__)# 加载模型tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-7b-chat", trust_remote_code=True)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-7b-chat", torch_dtype=torch.float16, device_map="auto", trust_remote_code=True)@app.route("/chat", methods=["POST"])def chat():    data = request.json    input_text = data.get("prompt", "")    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device)    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200)    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)    return jsonify({"response": response})if __name__ == "__main__":    app.run(host="0.0.0.0", port=5000)

运行后，即可通过公网 IP 地址访问 /chat 接口，发送 JSON 请求进行对话。

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优化与注意事项

1. 显存优化

使用 --load_in_8bit 参数加载模型（需安装 bitsandbytes）使用 accelerate 工具进行分布式推理

2. 模型压缩

使用 OpenVINO、ONNX Runtime 对模型进行转换和加速使用模型蒸馏或剪枝技术减少参数规模

3. 多模型部署

Ciuic 平台支持多实例创建，你可以同时部署多个不同版本的 DeepSeek 模型进行对比测试。

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借助 Ciuic 提供的免费 GPU 额度，即使是个人开发者也能轻松部署和运行像 DeepSeek 这样的大型语言模型。这不仅降低了入门门槛，也为大家提供了一个实践 AI 技术的良好平台。

无论是想进行模型微调、构建私有 API 服务，还是探索模型的更多可能性，Ciuic 都是一个值得尝试的选择。

赶快前往 Ciuic Cloud 官方网站 注册账号，开启你的 AI 探索之旅吧！

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参考资料：

Ciuic Cloud 官网DeepSeek GitHub 页面HuggingFace Transformers 文档Flask 官方文档