腾讯云 HAI 部署 DeepSeek 个人知识库，小白也能跟着做

很多朋友想在自己电脑上跑 DeepSeek，但一问配置就打退堂鼓：显存不够、环境一堆报错、模型太大跑不动。其实，现在用腾讯云的高性能应用服务 HAI，完全可以把“跑模型”这件事搬到云上，本地只负责操作和提问，配置环境这种苦活全交给云服务器。

这篇文章就带你从零开始，在腾讯云 HAI 上部署 DeepSeek，再接入一个简单的知识库，实现“本地提问、云端算、结果返回本地”的完整流程。如果你正纠结要不要买 GPU 云服务器、怎么选配置、怎么把 DeepSeek 跑起来，这篇内容基本能帮你把思路理顺。

为什么用腾讯云 HAI 跑 DeepSeek

简单来说，HAI 是腾讯云面向 AI 和科学计算推出的 GPU 应用服务，主打“即插即用”的 GPU 算力，预装了主流 AI 框架和开发环境，支持大语言模型部署、AI 作画、数据科学等场景，最快可以在 10 分钟内完成环境配置与模型部署。

对小白来说，它有几个明显的好处：

• 环境不用自己装：驱动、CUDA、Python、常用库，HAI 都帮你配好，点几下鼠标就能进入开发环境。
• 模型一键部署：像 DeepSeek、Llama3.1、Stable Diffusion 这些主流模型，都有现成的模板，不用自己去找权重、写启动脚本。
• 算力套餐可选：有基础型、进阶型等不同规格，显存从十几 GB 到几十 GB 都有，关机不计费，适合按需使用。
• 可视化界面友好：支持 JupyterLab、WebUI 等方式连接，不懂命令行也能上手。

如果你之前被“本地部署 DeepSeek”劝退过，可以先通过 HAI 体验一下云端算力的便捷，再决定要不要长期投入。想直接上手体验的话，可以先看看腾讯云 HAI 的活动页面，了解下当前有哪些优惠和算力套餐，做到心里有数：腾讯云 HAI 高性能应用服务。

DeepSeek 在 HAI 上的版本选择

很多人第一次接触 DeepSeek 会问：“我要选哪个版本？1.5B 够用吗？32B 是不是更好？”这里先简单梳理一下 HAI 上常见的 DeepSeek 版本，方便你对号入座。

1. DeepSeek-R1 蒸馏模型（1.5B / 7B / 8B / 14B / 32B）

这些是 DeepSeek-R1 的“小尺寸”版本，参数规模从 15 亿到 320 亿不等，适合在单张 GPU 上运行，对显存要求相对较低。

在 HAI 上，这些模型通常以“社区应用”或“CPU 专属环境”的形式提供，预装了 DeepSeek-R1 1.5B、7B、8B、14B、32B 五个尺寸的蒸馏模型，以及 OpenWebUI、ChatbotUI、JupyterLab 等连接组件。比如，HAI 曾上线 CPU 专属计算环境，最低 1 元即可体验 DeepSeek-R1-32B 模型，适合想先低成本试水的用户。

如果你的需求是：

• 日常聊天、写文案、改代码；
• 个人知识库问答（文档、笔记、PDF）；
• 对响应速度有一定要求，但不追求“满血版”的极限性能。

那么 7B 或 14B 的版本基本够用，32B 的版本在理解能力和生成质量上会更好一些，但相应的资源消耗也更高。

2. DeepSeek-R1 满血版（671B）

这是 DeepSeek-R1 的“满血版”，参数规模达到 6710 亿（其中 370 亿被激活），对算力和显存的要求非常高。

在 HAI 上，满血版镜像通常运行在“旗舰型”算力套餐上，创建实例后会自动加载镜像，预装 AnythingLLM 可视化界面，无需代码即可快速测试体验。需要注意的是，旗舰型算力套餐目前需要开白使用，有使用需求的话需要通过工单等方式申请审核。

如果你的需求是：

• 企业级知识库、复杂推理任务；
• 对模型的理解和生成质量有极致要求；
• 有充足的预算和运维能力。

那么可以考虑满血版，但建议先从蒸馏版开始，熟悉流程后再升级。

3. 其他相关模型

除了 DeepSeek，HAI 还支持 Llama3.1（8B/70B 版本）、混元 3D 模型、Stable Diffusion 等主流模型，以及 PyTorch、Ollama 等开发框架。如果你后续想尝试其他模型，比如用 Stable Diffusion 生成图片，或者用 Llama3.1 做多语言对话，HAI 的环境也可以复用，不用重新折腾。

总结一下，版本选择的核心逻辑是：先明确自己的需求（日常使用还是企业级）、预算（能接受的成本范围）、技术能力（是否愿意折腾环境），再从 HAI 提供的版本中选择合适的即可。如果想了解更多关于 HAI 模型支持的信息，可以访问腾讯云 HAI 产品页面：腾讯云 HAI 高性能应用服务。

从零开始：在 HAI 上部署 DeepSeek

接下来，我们进入实操环节。假设你已经注册了腾讯云账号，并且完成了实名认证（这是使用云服务的必要步骤），接下来跟着步骤一步步来。

步骤 1：创建 HAI 实例

1. 登录腾讯云控制台，在顶部搜索框输入“HAI”，点击“高性能应用服务 HAI”进入服务页面。

2. 点击“立即使用”或“新建实例”，进入实例创建流程。

3. 选择应用模板：这里选择“DeepSeek-R1 社区应用”或“DeepSeek-R1 满血版镜像”（根据你的需求选择，满血版需要旗舰型算力套餐）。

4. 选择算力套餐：如果是第一次体验，建议选择基础型或进阶型算力套餐，显存从十几 GB 到几十 GB 不等，足够运行 7B 或 14B 的模型；如果是满血版，选择旗舰型算力套餐。

5. 配置实例信息：设置实例名称（比如“deepseek-test”）、登录密码、选择地域（建议选择离你近的地域，降低延迟）、配置云硬盘（默认配置通常足够，后续可以根据需要扩容）。

6. 确认订单并支付：检查配置信息无误后，点击“确认订单”，完成支付。支付成功后，HAI 会自动开始创建实例，通常需要几分钟时间。

创建实例的过程中，你可以先了解一下腾讯云 HAI 的优惠活动，比如 GPU 算力 7 折起、拼团额外免费时长、学生优惠等，说不定能省一笔费用：腾讯云 HAI 高性能应用服务。

步骤 2：连接 HAI 实例

实例创建完成后，你需要连接到实例，才能开始使用 DeepSeek。

1. 回到 HAI 实例列表，找到你创建的实例，点击“连接”。

2. 选择连接方式：HAI 支持 JupyterLab、WebUI、SSH 等多种连接方式。如果是小白，建议选择 JupyterLab 或 WebUI，界面更友好，不需要输入命令行。

3. 进入实例：点击连接后，会跳转到相应的界面。比如，选择 JupyterLab 会进入一个类似本地 IDE 的界面，里面有文件管理、终端、Notebook 等功能；选择 WebUI 会直接进入一个可视化的操作界面，比如 OpenWebUI 或 ChatbotUI。

连接成功后，你就可以看到 HAI 预装的 DeepSeek 模型和相关组件了。

步骤 3：测试 DeepSeek 模型

接下来，我们测试一下 DeepSeek 模型是否能正常运行。

1. 如果使用 JupyterLab：打开终端，输入以下命令启动 DeepSeek 模型（以 7B 版本为例）：

ollama run deepseek-r1:7b

启动后，你可以输入一些问题，比如“介绍一下腾讯云 HAI”，看看模型的回答是否符合预期。

2. 如果使用 WebUI（比如 OpenWebUI）：在 WebUI 界面中，选择 DeepSeek 模型（比如“deepseek-r1:7b”），然后输入问题，点击“发送”，模型会返回回答。

测试过程中，你可以根据自己的需求调整模型的参数，比如温度（temperature）、最大生成长度（max tokens）等。温度越高，回答越有创意；温度越低，回答越保守。

如果模型运行正常，说明你已经成功在 HAI 上部署了 DeepSeek，接下来可以接入知识库了。

接入个人知识库：实现“本地提问、云端算”

很多人使用 DeepSeek 的目的是搭建个人知识库，比如管理自己的文档、笔记、PDF 等。接下来，我们看看如何将 DeepSeek 接入一个简单的知识库。

步骤 1：准备知识库文件

首先，你需要准备一些知识库文件，比如：

• 个人笔记（Markdown、TXT 格式）；
• 工作文档（PDF、Word 格式）；
• 学习资料（PDF、PPT 格式）。

将这些文件整理到一个文件夹中，比如“knowledge-base”，后续会用到。

步骤 2：选择知识库工具

有很多工具可以实现知识库功能，比如 AnythingLLM、LangChain、LlamaIndex 等。在 HAI 上，推荐使用 AnythingLLM，因为它预装了 DeepSeek 满血版镜像，并且提供了可视化的操作界面，不需要代码即可快速搭建知识库。

如果你的 HAI 实例没有预装 AnythingLLM，可以通过以下步骤安装：

1. 打开 JupyterLab，进入终端。

2. 输入以下命令安装 AnythingLLM：

pip install anythingllm

3. 安装完成后，输入以下命令启动 AnythingLLM：

anythingllm

启动后，会生成一个本地访问地址（比如“http://localhost:3000”），你可以在浏览器中打开这个地址，进入 AnythingLLM 界面。

步骤 3：配置知识库

1. 打开 AnythingLLM 界面，点击“新建工作区”，设置工作区名称（比如“my-knowledge-base”）。

2. 点击“上传文件”，选择你准备好的知识库文件（比如“knowledge-base”文件夹中的文件），上传完成后，点击“处理文件”。

3. 配置模型：在“模型设置”中，选择 DeepSeek 模型（比如“deepseek-r1:7b”），设置温度、最大生成长度等参数。

4. 保存配置：点击“保存”，完成知识库配置。

步骤 4：测试知识库问答

配置完成后，你可以测试一下知识库问答功能是否正常。

1. 在 AnythingLLM 界面中，输入一个问题（比如“我笔记中提到的腾讯云 HAI 是什么？”）。

2. 点击“发送”，模型会从知识库中检索相关信息，并结合 DeepSeek 的理解能力生成回答。

如果回答符合预期，说明你已经成功将 DeepSeek 接入了个人知识库，实现了“本地提问、云端算、结果返回本地”的完整流程。

成本与优惠：如何选择合适的 HAI 算力套餐

使用 HAI 跑 DeepSeek 的成本主要包括算力套餐费用和存储费用。算力套餐费用是主要成本，存储费用相对较低。

1. 算力套餐费用

HAI 的算力套餐分为基础型、进阶型、旗舰型等不同规格，价格从几元到几十元不等（具体价格以腾讯云官网为准）。基础型算力套餐适合运行 7B 或 14B 的模型，进阶型算力套餐适合运行 32B 的模型，旗舰型算力套餐适合运行满血版模型。

如果你是第一次使用 HAI，建议先选择基础型或进阶型算力套餐，体验一段时间后再根据需求升级。如果想节省成本，可以关注腾讯云 HAI 的优惠活动，比如 GPU 算力 7 折起、拼团额外免费时长、学生优惠等：腾讯云 HAI 高性能应用服务。

2. 存储费用

HAI 的存储费用主要包括云硬盘费用和对象存储费用。云硬盘用于存储实例的系统文件和模型文件，对象存储用于存储知识库文件。云硬盘的费用相对较低，对象存储的费用根据存储容量和访问频率而定。

如果你需要存储大量的知识库文件，可以考虑使用腾讯云的对象存储（COS），它提供了高可靠、高可用的存储服务，并且支持按需付费。

3. 关机不计费

HAI 支持关机不计费，这意味着当你不使用实例时，可以关闭实例，停止计费。这对于按需使用的用户来说非常友好，可以节省大量的成本。

总结一下，成本与优惠的核心逻辑是：先明确自己的需求（日常使用还是企业级）、预算（能接受的成本范围）、使用频率（每天使用多长时间），再从 HAI 提供的算力套餐中选择合适的，并关注优惠活动，节省成本。

常见问题解答

1. HAI 上的 DeepSeek 模型是免费的吗？

HAI 上的 DeepSeek 模型本身不免费，需要支付算力套餐费用。不过，腾讯云经常会推出优惠活动，比如 GPU 算力 7 折起、拼团额外免费时长、学生优惠等，可以节省一部分费用。

2. HAI 支持哪些 DeepSeek 版本？

HAI 支持 DeepSeek-R1 蒸馏模型（1.5B / 7B / 8B / 14B / 32B）、DeepSeek-R1 满血版（671B）等版本，具体支持情况以腾讯云官网为准。

3. 如何升级 HAI 算力套餐？

如果需要升级 HAI 算力套餐，可以在 HAI 实例列表中找到你创建的实例，点击“升级”，选择更高的算力套餐，确认订单并支付即可。

4. HAI 上的模型可以自定义吗？

HAI 支持自定义模型，你可以通过上传自己的模型权重和配置文件，创建自定义的模型环境。不过，这需要一定的技术能力，适合有一定经验的用户。

总结

通过这篇文章，你应该已经了解了如何在腾讯云 HAI 上部署 DeepSeek，并接入个人知识库。整个过程不需要复杂的配置，只需要跟着步骤一步步来，就能实现“本地提问、云端算、结果返回本地”的完整流程。

如果你还在纠结要不要买 GPU 云服务器、怎么选配置、怎么把 DeepSeek 跑起来，不妨先试试 HAI。它降低了 AI 开发的门槛，让小白也能轻松上手。如果想了解更多关于 HAI 的信息，可以访问腾讯云 HAI 产品页面：腾讯云 HAI 高性能应用服务。

最后，希望这篇文章能帮到你，祝你在 AI 的世界里玩得开心！

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