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选择 GPUGEEK 平台的原因
- 算力资源丰富：GPUGEEK 提供多样且高性能的 GPU 资源，像英伟达高端 GPU 。DeepSeek - R1 - 70B 模型推理计算量巨大，需要强大算力支持，该平台能满足其对计算资源的高要求，保障推理高效运行。
- 便捷易用：平台具备简洁直观的操作界面，降低了技术门槛，即使对部署细节不太熟悉的用户，也能较轻松地完成模型部署、资源管理等操作。
- 灵活的资源配置：用户可依据实际需求灵活调整 GPU 资源规格、使用时长等，按需付费，既能满足模型部署的资源需求，又能有效控制成本 。
在模型资源上，样式多样化。像 DeepSeek 系列模型，从不同参数规模的版本一应俱全，为用户提供了多样化的选择，无论是追求极致性能的大型项目，还是轻量级的测试探索，都能在这里找到契合的模型，极大地拓宽了应用场景。
算力供应方面，更是展现出强大实力。丰富多样的 GPU 类型，涵盖了从性价比突出的到顶级性能的各种型号，且价格设置合理，按小时计费灵活又实惠。在区域分布上也考虑周全，多个地区节点让用户能就近获取算力，有效降低延迟，保障运算的高效稳定。
操作体验同样出色。控制台界面简洁明了，基础配置与高级配置分区清晰，计量模式、地区、显卡类型等关键选项一目了然，即使是新手也能快速上手，轻松完成实例创建等操作，大幅提升了工作效率
GPUGEEK 平台凭借资源丰富、算力强劲、操作便捷等优势，为 AI 开发者和研究者们打造了一个理想的工作平台，如果你想体验下可以点击下面的链接注册哦
什么是vLLM环境部署DeepSeek-R1-70B
vLLM 环境部署 DeepSeek - R1 - 70B” 指的是在 vLLM（一个高效的大语言模型推理引擎 ）运行环境中，将 DeepSeek - R1 - 70B 语言模型进行部署，使其能够进行推理并提供服务。
- 硬件要求：DeepSeek - R1 - 70B 参数量庞大，对硬件性能要求高。推荐使用高性能 GPU，如两块 RTX4090D ，搭配 i9 - 13900K 处理器、ddr5 6000hz 128GB 内存、1200W 电源及 2TB 存储 。若 GPU 显存有限，可能还需考虑磁盘空间作为显存交换区。
- 软件环境：一般选用 Ubuntu20.04 等 Linux 系统 。需安装适配 GPU 的最新驱动，以及 CUDA 11.8（适配 PyTorch 2.0+ 和 bitsandbytes ） 。
部署完成后，可结合 OpenWebUI 等工具在浏览器中与模型对话交互 。也可通过编写 Python 脚本，利用相关接口向模型发送请求获取回复 。
但是我们这里的话可以发现这里的硬件要求还是蛮高的，但是没关系，我们这里使用GPUGEEK平台完美解决本地配置达不到的要求
本地部署操作实战
在我们的镜像市场找到deepseek-ai/DeepSeek-R1/vLLM-DeepSeek-R1-70B，直接点击创建实例
按照我这个样子进行配置
这里我们稍等一会儿就好了，他这里的实例创建需要时间的
点击登录，复制相关的账号信息
#1.复制后的登录指令和登录密码如下
登录指令：ssh -p 42990 root@proxy-qy.gpugeek.com
密码：xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx#2.组建SSH隧道命令
ssh -CNg -L 8080:127.0.0.1:8080 root@proxy-qy.gpugeek.com -p 42990#root@proxy-qy.gpugeek.com和42990分别是实例中SSH指令的登录地址与登录端口，需找到自己实例的ssh指令做相应替换
#8080是指代理实例内8080端口映射到本地电脑的8080端口来完成SSH隧道连接
我们接下来打开本地电脑的终端并建立SSH隧道连接
在桌面右键点击终端，将我们刚刚复制的两个信息依次复制上去
这个样子就说明我们登录上去了
执行如上命令后，没有任何输出是正常的。
注意：Windows下的cmd/powershell可能会提示密码错误，是因为无法粘贴，手动输入即可（输入密码时不会显示正在输入的密码)
#2.组建SSH隧道命令
ssh -CNg -L 8080:127.0.0.1:8080 root@proxy-qy.gpugeek.com -p 42990#root@proxy-qy.gpugeek.com和42990分别是实例中SSH指令的登录地址与登录端口，需找到自己实例的ssh指令做相应替换
#8080是指代理实例内8080端口映射到本地电脑的8080端口来完成SSH隧道连接
可以像我这个样子
然后我们打开浏览器访问 http://localhost:8080 地址打开web页面
输入好邮箱和密码我们就可以登录上来了
这里我们就完成了整个操作流程了
总结
在 OpenWebUI 界面可输入问题与模型对话，如提问 “Explain options trading” 等，模型能给出相应回复，标志着整个部署流程顺利完成，达成在浏览器中与 DeepSeek - R1 - 70B 模型交互对话的预期目标。
在实际部署过程中，GPUGEEK 平台优势尽显。其简洁直观的操作界面，使得即便对复杂技术不太精通的人员，也能快速上手进行模型部署操作。
如果你们也想体验下GPUGEEK里面的各种优秀的资源，你们可以点击链接进行注册操作