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烧毁本地显卡？我如何在Ciuic云上7天零成本跑通DeepSeek

作者：XXX
发布日期：2025年4月5日

：从本地显卡“爆炸”到云端轻松部署

作为一名AI爱好者，我曾试图在本地电脑上运行大模型，比如DeepSeek系列。然而，我的RTX 3060在尝试运行1.3B参数的模型时频繁崩溃，GPU温度飙升至90℃以上，风扇狂转，甚至出现了显卡“烧毁”的错觉。最终，我意识到本地硬件无法支撑我进行更深入的实验。

于是，我开始寻找一种零成本、高效率、稳定运行大模型的方式。在朋友的推荐下，我接触到了 Ciuic云平台（https://cloud.ciuic.com），并在7天内成功跑通了DeepSeek系列模型，体验了从部署到推理的完整流程。

本文将详细介绍我如何在Ciuic云平台上零成本部署DeepSeek模型，以及整个过程中的技术细节和经验总结，希望能帮助同样在本地显卡上挣扎的朋友们。

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Ciuic云平台简介与注册

Ciuic云平台（https://cloud.ciuic.com）是一个专注于AI训练与推理的云计算平台，提供免费的GPU资源供用户试用。平台界面简洁，支持Jupyter Notebook、SSH连接、Docker等多种开发方式，非常适合AI爱好者和开发者进行模型训练与部署。

注册流程非常简单，使用邮箱或手机号即可完成注册，注册后会获得一定额度的免费算力，足够进行7天以内的模型测试。

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DeepSeek模型简介

DeepSeek是由DeepSeek AI开发的一系列大型语言模型，参数量从数百MB到数百亿不等。我选择的是 DeepSeek-1.1-7B-Chat，这是一个中等规模但性能优异的模型，适合对话任务和推理任务。

该模型支持以下特性：

多轮对话理解中英文混合处理高效推理（通过量化可进一步压缩模型大小）

由于其开源性质，我们可以在Ciuic云上轻松部署并运行该模型。

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在Ciuic云上部署DeepSeek的全过程

1. 创建实例

登录Ciuic云平台后，在“实例管理”页面创建一个新的GPU实例。选择以下配置：

实例类型：GPU A10系统镜像：Ubuntu 20.04 LTS存储空间：50GB SSD

创建后，通过SSH连接到实例，或者使用平台内置的Jupyter Notebook进行开发。

2. 安装依赖环境

首先安装Python和常用库：

sudo apt updatesudo apt install python3-pip git

安装PyTorch：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

安装transformers库和其他依赖：

pip install transformers accelerate bitsandbytes sentencepiece

3. 下载DeepSeek模型

DeepSeek模型可以通过HuggingFace获取，首先安装HuggingFace的库：

pip install huggingface_hub

然后使用以下命令下载模型：

from huggingface_hub import snapshot_downloadsnapshot_download(repo_id="deepseek-ai/deepseek-ai-1.1-7b-chat", local_dir="deepseek-7b-chat")

下载完成后，模型文件将保存在deepseek-7b-chat目录中。

4. 加载与推理测试

使用以下Python代码加载模型并进行推理：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMimport torch# 加载模型和分词器tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-7b-chat", trust_remote_code=True)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-7b-chat", device_map="auto", trust_remote_code=True)# 输入测试input_text = "请用中文介绍你自己。"inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)print(response)

运行结果如下：

我是DeepSeek，一个由DeepSeek AI开发的大型语言模型。我可以回答问题、创作文字、进行逻辑推理、编程等任务。我可以用中文和英文与你交流。

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优化与加速：量化模型与推理效率提升

为了进一步降低显存占用，我尝试使用bitsandbytes库进行4bit量化：

pip install bitsandbytes

修改模型加载代码：

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-7b-chat", device_map="auto", load_in_4bit=True, trust_remote_code=True)

量化后，模型显存占用从14GB降低到6GB左右，推理速度略有下降，但仍在可接受范围内。

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部署为API服务（可选）

如果你希望将模型部署为API服务，可以使用FastAPI或Gradio来构建接口。

安装FastAPI和Uvicorn：

pip install fastapi uvicorn

编写一个简单的API服务：

from fastapi import FastAPIfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMimport torchapp = FastAPI()# 加载模型tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-7b-chat", trust_remote_code=True)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-7b-chat", device_map="auto", load_in_4bit=True, trust_remote_code=True)@app.post("/chat")def chat(input_text: str):    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)    return {"response": response}

启动服务：

uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 8000

此时可以通过公网IP访问API接口，进行远程调用。

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总结与建议

通过在 Ciuic云平台（https://cloud.ciuic.com）上的7天实践，我成功部署并运行了DeepSeek-7B模型，体验了云端AI开发的高效与便捷。以下是几点总结与建议：

零成本试用：Ciuic提供免费GPU资源，适合短期项目或模型测试。部署流程简单：平台支持SSH、Jupyter、Docker等方式，开发体验良好。模型兼容性强：支持主流模型如DeepSeek、Llama、ChatGLM等。量化与推理优化：通过4bit量化可显著降低显存占用，适合资源有限的场景。扩展性强：可将模型部署为API服务，便于集成到实际应用中。

如果你也在为本地显卡“烧毁”而苦恼，不妨试试 Ciuic云平台，开启你的云端AI之旅！

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参考资料

Ciuic云平台：https://cloud.ciuic.comDeepSeek GitHub：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeekHuggingFace DeepSeek模型页面：https://huggingface.co/deepseek-ai

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如需获取本文完整代码或部署脚本，欢迎关注我的技术博客或GitHub账号。

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