企业级API集成方案：基于阿里云函数计算调用DeepSeek全解析

解决方案链接：https://www.aliyun.com/solution/tech-solution/deepseek-r1-for-platforms?utm_content=g_1000401616

何为DeepSeek R1

DeepSeek R1模型有诸多技术优势。高效架构设计使其能更高效提取特征，减少冗余计算，提升数据处理速度、缩短训练时间；强大的泛化能力使其在新旧数据上都表现良好，降低过拟合风险；参数高效利用则优化了参数设置，提高训练效率、减少内存占用。

在人工智能快速发展的当下，深度学习模型应用广泛。DeepSeek作为强大语言模型，在文本生成等领域性能卓越。蓝耘GPU智算云平台基于Kubernetes，为客户提供开放、高性能、高性价比的算力云服务，可解决开发环境设置及运维管理等问题，提供开箱即用的大模型训练、推理平台，还针对大模型训练难题做了定制化设计。
DeepSeek R1 是一款先进的大规模深度学习模型 ，专为自然语言处理（NLP）和其他复杂任务设计，具备高效的架构、强大的泛化能力 以及优化的参数利用 ，能够精准适应各种实际应用场景。它类似于 OpenAI 的 GPT、Google 的 Gemini 等大模型，能够执行文本生成、理解、问答、代码生成等多种任务。

DeepSeek R1 的特点

高效的网络架构
- 采用创新的深度学习架构，减少计算冗余，提高数据处理效率。
- 在处理复杂数据时，能够更快提取特征，大幅缩短训练和推理时间。
强大的泛化能力
- 训练数据覆盖面广，能够适应不同任务和场景，具有较强的跨领域适应性。
- 在文本、图像、代码等多模态任务中均能提供稳定的性能。
优化的参数管理
- 采用更合理的参数初始化和更新策略，使模型训练更加稳定高效。
- 资源占用优化，使得在算力受限的情况下依然能够良好运作。

DeepSeek R1 的应用领域

自然语言处理（NLP）：文本生成、文章摘要、机器翻译、情感分析等。
智能问答：提供准确的答案，支持知识问答、信息检索等功能。
代码生成与分析：辅助编程、代码补全、代码优化等任务。
数据分析：可用于大数据挖掘、预测建模等领域，帮助企业高效决策。

DeepSeek R1 与其他模型的对比

模型	主要特点	适用领域	计算资源需求
DeepSeek R1	高效架构、强泛化能力、优化参数	NLP、代码生成、大数据分析	中高
GPT-4	强大理解与生成能力、多模态	文本、代码、图像、对话系统	高
Gemini	多模态模型，适用于跨领域任务	文本、语音、视频处理	高
LLaMA 2	轻量级，适合本地部署	低算力设备的AI应用	低

总体来看，DeepSeek R1 结合了高效性、泛化能力和优化的计算资源管理，在大模型竞争中具备较强的实力，适用于科研、企业智能化升级等多种场景。

为什么选择阿里云进行deepseek R1大模型的部署

我们之前在deepseek的官网进行对话的时候，有的时候总是会出现下面这种服务器繁忙的结果官方给到我们的网页版本并不能让我们有一个很好的体验，那么我们如何解决这个问题呢？

在deepseek R1模型发布之后，我们的阿里云平台立马接通了deepseek的专线，也就是说我们可以基于阿里云平台调用deepseek的api来体验满血版本的deepseek

不仅仅是因为阿里云有这么一条专线我们才选择阿里云进行deepseek的调用操作，而是阿里云平台具有以下的优点：

选择阿里云平台进行DeepSeek的调用，可以从以下几个关键优势进行分析：

强大的技术基础设施
- 高性能计算资源：阿里云提供GPU/TPU集群、弹性计算实例（ECS）等，满足深度学习对算力的高需求，支持大规模并行训练和推理。
- 专为AI优化的服务：如阿里云PAI（机器学习平台），内置TensorFlow、PyTorch等框架，简化模型开发部署流程。
合规与数据安全
- 本地化数据存储：数据中心位于国内，符合《网络安全法》和《数据安全法》要求，避免跨境数据风险。
- 安全认证：通过等保三级、ISO 27001等认证，提供加密、访问控制等安全措施。
网络与稳定性
- 低延迟覆盖：国内多区域部署及CDN加速，确保模型调用响应迅速，适合实时应用（如对话、推荐系统）。
- 高可用架构：支持负载均衡和容灾设计，保障服务稳定性，减少宕机风险。
成本效益
- 按需付费模式：弹性伸缩资源避免闲置浪费，适合业务波动场景（如促销活动、流量高峰）。
- 竞价实例等优惠：提供低成本计算选项，进一步优化AI任务的运营成本。

如何进行满血deepseek R1模型满血版本的部署操作

点击解决方案，我们进入到这个页面，这里我们可以看到关于如何部署deepseek R1有很多的解决方案

为了更加方便大家的观察，我们这里选择的就是基于百炼调用满血API

关于这个解决方案的介绍：

通过百炼模型服务进行 DeepSeek 开源模型调用，可以根据实际需求选择其他参数规模的 DeepSeek 模型。百炼平台的 API 提供标准化接口，无需自行搭建模型服务基础设施，且具备负载均衡和自动扩缩容机制，保障 API 调用稳定性。搭配 Chatbox 可视化界面客户端，进一步简化了调用流程，无需在命令行中操作，通过图形化界面即可轻松配置和使用 DeepSeek 模型。

我们直接点击这个免费体验。百炼模型服务：支持通过 OpenAI SDK 或 OpenAI 兼容的 HTTP 方式快速体验 DeepSeek 模型

整体的一个运行环境如下：

如果我们当前用户是第一次使用阿里云百炼的话，我们需要先进行百炼模型服务的开通，登录阿里云百炼大模型平台
进入到百炼的页面之后鼠标悬停于页面右上角的图标上，在下拉菜单中单击API-KEY 进行获取我们的api
我们点击窗口中的创建我的创建我的API-KEY
创建好我们的api后我们查看并且复制我们的API-KEY
这里我们需要可视化的部署在我们的电脑上并且进行调用api调用操作，那么我们就需要使用到chatbox 这个工具了，点击chatbox进行下载操作，选择适合你的版本
进入到chatbox的页面，我们点击左下角的设置进行操作
我们根据下方进行配置

项目	说明	示例值
模型提供方	下拉选择模型提供方。	添加自定义提供方
名称	填写定义模型提供方名称。	百炼 API
API 域名	填写模型服务调用地址。	`https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1`
API 路径	填写模型服务调用路径。	`/chat/completions`
API 密钥	填写模型服务调用 API 密钥。	填写上一步骤获取的百炼 API-KEY
模型	填写调用的模型（本方案以 `deepseek-r1` 模型为例，可自行配置其他模型进行体验）。	`deepseek-r1`

配置好之后我们点击右下角的保存按钮，然后我们就可以开始进行满血deepseek的调用以及对话操作了，下面是我和deepseek R1的对话
我要求他帮我写一个对抗学习的代码，他的回答是：

总结

当前，DeepSeek 的在线使用需求迅猛增长，导致出现服务器资源紧张，响应延迟增加，甚至无法响应的情况，我推荐选择大模型服务平台百炼，其提供了 DeepSeek 满血版调用的平替方案。若您希望进一步降低延迟，或需要基于私有数据微调模型、调整模型参数适配垂直领域，可选择独立部署 DeepSeek 模型。相比于本地部署所面临的高昂硬件和运维成本，还缺乏弹性扩缩容能力，难以应对业务量的波动等问题。本方案推荐在云端部署您的专属 DeepSeek 模型，不仅部署门槛低、支持各类模型尺寸，并且可以做到自动弹性扩展，云产品功能唾手可得，加速企业创新。

使用阿里云API调用满血的DeepSeek-R1具有以下优点：

1. 推理能力强：采用先进的深度学习技术及大规模强化学习进行后训练，在少量标注数据的情况下，能在数学推理、编程和自然语言处理等复杂任务中显著提升推理能力，性能可与OpenAI O1媲美。
1. 部署便捷 - 无需编程技能 ：用户只需按照简单指引操作，5分钟内即可完成部署，没有复杂的设置，简化了配置流程，几乎无繁琐的环境设置。 - 支持多种尺寸：可支持多种尺寸模型的部署，满足不同规模业务的需求。
1. 成本优势明显：部分部署方式使用过程中免费，即使是付费的方式，价格也比较合理，如DeepSeek-R1 API服务每百万输入tokens 1元（缓存命中）/4元（缓存未命中），每百万输出tokens 16元，蒸馏版价格更低，适合不同预算的用户。
1. 响应速度快：在调用API的过程中，响应速度非常快，尤其是在处理较小的数据集时，推理时间几乎是即时的，能有效提高工作效率。
1. 集成容易：可以轻松集成到现有的应用或服务中，适合希望在现有工作流中加入智能推理功能的企业，能与企业现有业务流程快速融合。
1. 使用灵活：阿里云平台提供了详尽的API文档，便于理解和操作，即使没有编码经验的用户也能顺利进行API调用，且开发者可以根据实际需求快速切换平台、选择最适合的API版本，享受流畅、无缝的服务体验。
1. 平台保障有力：阿里云作为大型云服务提供商，提供了稳定的服务和强大的算力支持，保障大规模API调用的持续稳定性，让用户无需担心API调用的流量限制等问题。
1. 免费额度支持 ：新用户享有免费Token，如DeepSeek-R1与DeepSeek-V3分别有100万的免费Token，为初学者和中小型项目提供了便利，可在不产生成本的情况下进行体验和测试。
  如果你也想体验满血版本的deepseek的话，就赶紧来阿里云平台吧