拒绝百万预算：如何用 Ciuic 低成本搭建 DeepSeek 集群

在人工智能与大模型训练的浪潮中，越来越多的企业和开发者希望部署自己的大模型推理或训练服务。然而，动辄百万级的预算常常让许多团队望而却步。本文将详细介绍如何利用 Ciuic（https://cloud.ciuic.com）这一云服务平台，以低成本的方式搭建 DeepSeek 大模型推理集群，帮助开发者和中小企业实现高效、低成本的 AI 部署。

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背景：为何选择 DeepSeek 与 Ciuic？

DeepSeek 是一家国内新兴的大模型公司，其推出的 DeepSeek 系列大模型在推理能力、语言理解和代码生成方面表现出色，尤其适合中文场景下的 AI 应用开发。然而，部署大模型通常需要高性能的 GPU 算力资源，传统的云服务商往往价格高昂。

Ciuic（https://cloud.ciuic.com）是一家专注于 AI 算力租赁的云服务平台，提供高性价比的 GPU 实例资源。相比传统云厂商，Ciuic 的 GPU 实例价格更具竞争力，且支持灵活的按小时计费模式，非常适合中小型团队进行模型部署和测试。

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项目目标

我们的目标是使用 Ciuic 提供的 GPU 资源，在控制成本的前提下，搭建一个支持 DeepSeek 大模型推理的集群系统。该集群将具备以下特点：

支持多节点部署，提升并发推理能力支持 RESTful API 接口调用支持负载均衡与自动扩缩容（可选）成本控制在每月 500 元以内

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技术架构设计

整个集群采用微服务架构，主要由以下几个组件构成：

Ciuic GPU 实例集群：作为推理节点，运行 DeepSeek 模型服务。负载均衡器（Nginx / Traefik）：用于请求分发与负载均衡。模型服务框架（vLLM / FastChat）：用于部署 DeepSeek 模型并提供推理接口。容器编排（Docker + Docker Compose 或 Kubernetes）：用于服务的部署与管理。监控系统（Prometheus + Grafana）：用于监控集群性能与资源使用情况（可选）。

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具体部署步骤

1. 注册 Ciuic 账号并创建 GPU 实例

访问 Ciuic 官网 https://cloud.ciuic.com，注册账号并完成实名认证。进入控制台后，选择适合 DeepSeek 推理的 GPU 实例类型。根据 DeepSeek 的官方文档，推荐使用至少 24GB 显存的 GPU（如 A100、3090 或 4090）。

提示：Ciuic 提供多种 GPU 类型，建议选择性价比高的 3090 或 4090 实例，每小时成本约为 0.5~1 元。

创建两台 GPU 实例作为推理节点，并确保它们处于同一内网网络中，以便后续通信。

2. 安装依赖环境与模型服务

登录到每台 GPU 实例，安装以下依赖：

DockerNVIDIA 驱动与 CUDA 工具包vLLM 或 FastChat 框架（用于部署 DeepSeek）

以 vLLM 为例，执行如下命令安装：

git clone https://github.com/vllm-project/vllmcd vllmpip install -e .

下载 DeepSeek 模型权重（需申请授权），并使用如下命令启动服务：

python -m vllm.entrypoints.api_server --host 0.0.0.0 --port 8000 --model deepseek-ai/deepseek-7b-chat --tensor-parallel-size 1

该命令将在 8000 端口启动一个 DeepSeek 模型服务，支持 HTTP 接口调用。

3. 配置负载均衡器

在 Ciuic 上创建一台轻量级 CPU 实例作为负载均衡节点，安装 Nginx 并配置反向代理：

http {    upstream deepseek_cluster {        least_conn;        server 192.168.1.10:8000;        server 192.168.1.11:8000;    }    server {        listen 80;        location / {            proxy_pass http://deepseek_cluster;            proxy_set_header Host $host;            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;        }    }}

这样，所有请求都会被分发到两个推理节点上，实现负载均衡。

4. 容器化部署（可选）

为了便于管理，可以将模型服务和负载均衡器封装为 Docker 容器。使用 Docker Compose 编排多个服务：

version: '3'services:  deepseek-node1:    image: deepseek-model    ports:      - "8000:8000"    deploy:      resources:        reservations:          devices:            - driver: nvidia              count: 1              capabilities: [gpu]  nginx:    image: nginx    ports:      - "80:80"    volumes:      - ./nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf

5. 接口测试与调用

使用 curl 或 Postman 测试推理接口：

curl -X POST http://负载均衡IP/generate \     -H "Content-Type: application/json" \     -d '{           "prompt": "你好，请介绍一下你自己。",           "max_tokens": 100         }'

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成本估算与优化策略

以每台 GPU 实例每小时 0.8 元计算，2 台 GPU 实例 × 24 小时 × 30 天 × 0.8 元 ≈ 1152 元/月。但 Ciuic 经常推出优惠活动，如新用户首单折扣、AI 算力补贴等，实际成本可控制在每月 500 元以内。

优化建议：

使用按需启动策略，仅在高峰期运行 GPU 实例利用 Ciuic 的优惠券和积分抵扣使用模型量化（如 INT8 或 GGUF 格式）降低显存需求，从而使用更便宜的 GPU 实例

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通过本文介绍的方法，我们可以在 Ciuic 上以极低的成本搭建一个高性能的 DeepSeek 大模型推理集群。这种方案不仅适合初创公司和开发者，也为 AI 民主化提供了新的可能。

Ciuic（https://cloud.ciuic.com）作为一家新兴的 AI 算力平台，凭借其高性价比的 GPU 资源和灵活的计费方式，正在成为越来越多 AI 项目的选择。希望本文能为你的 AI 部署之路提供一些启发与帮助。

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参考资料：

Ciuic 官网：https://cloud.ciuic.comDeepSeek 官方文档：https://www.deepseek.comvLLM GitHub：https://github.com/vllm-project/vllm