前言：
华为开发者空间，是为全球开发者打造的专属开发者空间，致力于为每位开发者提供一台云主机、一套开发工具和云上存储空间，当普惠云资源遇见推理大模型，企业服务与开发效能的范式革命正在加速。华为云开发者空间：开箱即用的云端开发引擎！
一、华为云开发者空间介绍
华为于2024年HDC大会推出开发者空间服务，为开发者提供终身免费的云主机资源（2核CPU/4GB内存/5GB存储+180小时/年），支持Web端一键访问预置CodeArts IDE、JDK、Python等工具链，彻底解决本地环境配置繁琐问题。其创新设计聚焦三大能力：
- 场景化沙箱环境：分钟级创建鸿蒙、昇腾、鲲鹏等开发沙盒，预置Redis、FunctionGraph等实战案例模板，支持高校教学与企业实训；
- 端云协同数据管理：云主机配置与代码工程实时同步至云端，支持跨设备无缝续接开发，5GB存储空间保障资产安全中转；
- 生态资源集成：聚合沃土云创计划、开源激励及ModelArts AI服务入口，形成"学习-开发-部署-变现"闭环。
二、开发者空间云主机免费领取
点击链接登录注册华为云账户就可以了
进去之后的主界面就是这样的
配置云主机
选择你喜欢的系统镜像就，就可以一键配置了，节约了装系统的烦恼。
我这里习惯使用Ubuntu的，直接点击安装
配置好信息后，进入云主机
等待镜像初始化
进入云主机后，系统界面就是这样的
打开命令行
到这一步就算领取成功了
三、云主机上安装部署deepSeek
DeepSeek-R1：逻辑密集型任务的推理专家
作为国产开源大模型代表，DeepSeek-R1在客服场景展现三大差异化优势：
- 链式思维推理：通过多步逻辑拆解处理复杂查询，在FAQ解析、政策条款解释等任务中准确率超传统模型30%；
- 检索增强生成（RAG）兼容性：与ChatWiki等知识库系统深度适配，支持PDF/Word等多格式文档向量化，实现动态知识更新；
- 企业级部署友好：API轻量化设计，5秒内完成千字符级响应，适配官网、App、微信等多渠道嵌入。
功能协同价值矩阵
| 能力维度 | 华为云开发者空间 | DeepSeek-R1 | 协同增效点 |
|---|---|---|---|
| 核心定位 | 开发环境即时交付 | 语义理解与决策支持 | 云端AI应用快速孵化 |
| 关键技术 | 沙箱隔离、CodeArts工具链 | RAG架构、低秩优化 | 开发-推理一体化流水线 |
| 典型场景 | 高校实训、鸿蒙应用开发 | 智能客服、文档摘要 | 低代码客服系统搭建 |
3.1 下载安装Ollama
Ollama 是一个强大的开源工具，旨在帮助用户轻松地在本地运行、部署和管理大型语言模型（LLMs）。它提供了一个简单的命令行界面，使用户能够快速下载、运行和与各种预训练的语言模型进行交互。Ollama 支持多种模型架构，并且特别适合那些希望在本地环境中使用 LLMs 的开发者和研究人员。
下载命令：
bash
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh sh
或者这个镜像地址
curl -fsSL https://dtse-mirrors.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/case/0035/install.sh | sudo bash安装完成如下
3.2 部署DeepSeek
接下来可以借助 Ollama 工具来部署 Deepseek 大模型，我们以1.5b的deepseek r1模型为例进行演示。执行命令
bash
ollama run deepseek-r1:1.5b10M每秒的速度，大约两三分钟就下载完成了
部署完成后，Ollama会自动启动一个对话终端，我们就可以与 Deepseek 大模型进行对话了
运行DeepSeek模型成功效果
运行成功就可以直接提问了呢。
四、 客服系统搭建实战
- 模型接入
集成openai，使用接口调用大模型，开发智能客服应用 - 知识库构建
上传产品手册、FAQ等文档（支持PDF/Word/网页链接），系统自动分段、向量化并建立索引。 - 机器人配置
创建客服机器人关联知识库，设置多轮对话逻辑与留资话术（例："留下联系方式，顾问将10分钟内联系您"）。
核心代码展示
文本分割、向量化处理
python
# 安装必要库 (运行前取消注释)
# !pip install chromadb sentence-transformers nltk
import re
import nltk
from nltk.tokenize import sent_tokenize
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import chromadb
from chromadb.config import Settings
# 下载NLTK数据（句子分割需要）
nltk.download('punkt')
# 1. 文本分割函数
def text_segmenter(text, max_length=200):
"""
将长文本分割为语义段落
策略：先分句，然后合并短句直到达到最大长度
"""
sentences = sent_tokenize(text)
segments = []
current_segment = ""
for sentence in sentences:
# 清理句子中的多余空格
cleaned_sentence = re.sub(r'\s+', ' ', sentence).strip()
if len(current_segment) + len(cleaned_sentence) <= max_length:
current_segment += " " + cleaned_sentence if current_segment else cleaned_sentence
else:
if current_segment:
segments.append(current_segment)
# 如果单句就超过max_length，直接截断
if len(cleaned_sentence) > max_length:
chunks = [cleaned_sentence[i:i+max_length] for i in range(0, len(cleaned_sentence), max_length)]
segments.extend(chunks)
else:
current_segment = cleaned_sentence
if current_segment:
segments.append(current_segment)
return segments
# 2. 向量化处理函数
def vectorize_texts(texts):
"""
使用Sentence Transformer模型生成文本向量
"""
# 加载轻量级模型（首次运行会自动下载）
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
embeddings = model.encode(texts)
return embeddings.tolist()
# 3. 向量数据库入库
def store_in_chroma(segments, embeddings, collection_name="doc_segments"):
"""
将文本片段和向量存入ChromaDB
"""
# 创建客户端（持久化到本地目录）
client = chromadb.Client(Settings(
chroma_db_impl="duckdb+parquet",
persist_directory="./vector_db" # 向量数据库存储路径
))
# 创建或获取集合
collection = client.get_or_create_collection(name=collection_name)
# 生成文档ID
ids = [f"doc_{i}" for i in range(len(segments))]
# 添加到集合
collection.add(
documents=segments,
embeddings=embeddings,
ids=ids
)
print(f"成功存储 {len(segments)} 个文本片段到集合 '{collection_name}'")
return client
# 示例使用
if __name__ == "__main__":
# 示例文本（替换为你的实际内容）
sample_text = """
大型语言模型（LLM）是人工智能领域的重要突破。它们通过分析海量文本数据学习语言模式，
能够生成人类般的文本。Transformer架构是LLM的核心，它使用自注意力机制处理文本序列。
LLM的应用包括：机器翻译、文本摘要、对话系统等。例如，ChatGPT展示了LLM在对话生成方面的强大能力。
然而，LLM也存在挑战，如训练成本高、可能产生有偏见的输出等。
研究人员正在开发更高效的训练方法，如参数高效微调(PEFT)。未来LLM可能会与多模态技术结合，
处理图像、音频等非文本信息。这将开启人工智能应用的新篇章。
"""
# 文本分割
segments = text_segmenter(sample_text, max_length=150)
print("\n分割后的文本片段:")
for i, seg in enumerate(segments):
print(f"[Segment {i+1}]: {seg[:80]}...") # 显示前80字符
# 向量化处理
embeddings = vectorize_texts(segments)
print(f"\n生成 {len(embeddings)} 个向量，维度: {len(embeddings[0])}")
# 存储到向量数据库
chroma_client = store_in_chroma(segments, embeddings)
# 查询示例
collection = chroma_client.get_collection("doc_segments")
query = "语言模型有哪些应用？"
query_embedding = vectorize_texts([query])[0]
results = collection.query(
query_embeddings=[query_embedding],
n_results=2
)
print("\n相似性查询结果:")
for i, doc in enumerate(results['documents'][0]):
print(f"结果 {i+1}: {doc}")
# 注意：实际使用时可能需要处理更长的文本，建议添加错误处理和大文件处理逻辑应用端调用模型api接口实现智能问答
js
/**
* 调用模型api接口实现智能问答
*/
const getChatData = async (messages, options) => {
const { success, fail, complete, cancel } = options;
const controller = new AbortController();
const { signal } = controller;
cancel?.(controller);
// your-api-key
const apiKey = "";
const responsePromise = fetch("/v1/chat", {
method: "POST",
headers: {
"Content-Type": "application/json",
Authorization: `Bearer${apiKey ? ` ${apiKey}` : ""}`,
},
body: JSON.stringify({
messages, // 消息列表
model: "", // 模型
stream: true, // 流式输出
}),
signal,
}).catch((e) => {
const msg = e.toString() || "流式接口异常";
complete?.(false, msg);
return Promise.reject(e); // 确保错误能够被后续的.catch()捕获
});
responsePromise
.then((response) => {
if (!response?.ok) {
complete?.(false, response.statusText);
fail?.();
throw new Error("Request failed"); // 抛出错误以便链式调用中的下一个.catch()处理
}
const reader = response.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder();
if (!reader) throw new Error("No reader available");
const bufferArr = [];
let dataText = ""; // 记录数据
const event = { type: null, data: null };
async function processText({ done, value }) {
if (done) {
complete?.(true);
return Promise.resolve();
}
const chunk = decoder.decode(value);
const buffers = chunk.toString().split(/\r?\n/);
bufferArr.push(...buffers);
let i = 0;
while (i < bufferArr.length) {
const line = bufferArr[i];
if (line) {
dataText += line;
const response = line.slice(6);
if (response === "[DONE]") {
event.type = "finish";
dataText = "";
} else {
try {
const choices = JSON.parse(response.trim())?.choices?.[0];
if (choices.finish_reason === "stop") {
event.type = "finish";
dataText = "";
} else {
event.type = "delta";
event.data = choices;
}
} catch (error) {
console.error("解析错误:", error);
}
}
}
if (event.type && event.data) {
const jsonData = { ...event };
success(jsonData);
event.type = null;
event.data = null;
}
bufferArr.splice(i, 1);
}
return reader.read().then(processText);
}
return reader.read().then(processText);
})
.catch(() => {
// 处理整个链式调用过程中发生的任何错误
fail?.();
});
};
//传参messgaes 示例
messages=[
{"role": "system",
"content": "你是一位电商售后客服专家，擅长处理客户售后服务问题，对产品使用体验、物流配送、售后服务、退换货流程和日常保养等都有丰富的实践经验。"},
{"role": "user",
"content": "请问一般的产品售后有哪些保障，如何退换货？."},
]- 效能提升对比 ：某电商测试显示，AI客服日均处理咨询量达人工客服的17倍 ，响应速度缩短至1.2秒。
五、技术演进展望：云智融合的下一代基础设施
短期进化：AI-Native云原生架构
- 云主机智能化升级 ：华为云CCE容器引擎已集成AI智能助手，实现集群自动扩缩容与故障诊断，未来将深度适配大模型开发框架；
- 算力成本优化 ：华为CloudMatrix 384超节点虽提供300 PFLOPs算力（2倍于NVIDIA GB200），但能效比仍需提升，预计下一代昇腾芯片将降低30%功耗。
长期趋势：端云协同的沉浸式开发
- 云手机+鸿蒙IDE：开发者空间将整合鸿蒙云手机，实现应用"云端开发-真机云调试"无缝流转；
- RAG 3.0技术突破 ：DeepSeek或支持多模态知识检索，通过图像/语音理解增强客服场景覆盖；
- 低代码AI工厂：华为云或推出可视化AI编排器，允许拖拽式构建客服机器人，降低技术门槛。
结语：华为云开发者空间以普惠资源降低开发门槛，DeepSeek-R1以垂直能力提升服务智能化------二者结合正重新定义企业数字服务基线。当云主机从"工具"进化为"AI孵化器"，开发者生态的创新裂变值得期待。