腾讯免费算力部署DeepSeek R1

最近 DeepSeek 的火爆相信大家都有目共睹，不只是在国内外的自媒体！

看看 ollama的models库，更新 9 天，就达到了 4.7 M 下载量，这热度，要甩第二名 llama3.3 的 994.5k 好几条村！

近段时间，官网频繁出现反应迟缓，甚至宕机，API调用没反应等，有看新闻的都知道被国外针对了。

不过，明显这是个开源模型本地部署不是更过引一点？减轻官方压力，自己也用得尽兴。

有兄弟说：没有显卡咋跑？

今日分享，带大家用腾讯提供的免费 GPU 算力，部署一个 DeepSeek R1 !不要说爽YY了

一、腾讯 Cloud Studio

关于免费算力，Google Colab有，kaggle也有，但没梯子还真不好用。

不过，最近腾讯豪横，横空推出了一款云端 IDE -- Cloud Studio，类似百度飞桨 AI Studio 的一款产品。

不过，百度的AI Studio 只能跑 PaddlePaddle 深度学习开发框架，但凡发现你在跑 PyTorch 等其他框架，立马 被kill。

这不竞品马上来了，腾讯 Cloud Studio，完全无使用限制，每月可免费使用 10000 分钟！（随用随开，及时关机）

就我看来，收费是迟早的事，就国内厂家的尿性，没有免费的午餐，但目前肯定是可以白嫖的，放心冲

官方入口：https://ide.cloud.tencent.com/

想玩的兄弟赶紧冲了

二、部署Ollama 跑 DeepSeek

关于 Ollama 的使用，可自行百度，十分简单，就那么几个命令

2.1 创建实例

创建实例流程，AI模板 --> ollama

选免费的配置新建即可

如图，如果提示失效，就删了再新建

点击进入，按ctrl+~调出终端

2.2 删除原有的ollama模型

ollama list # 查看原有模型

默认预装了 llama3,可以删除

ollama rm llama3:latest

ollama run deepseek-r1:14b # 安装deepseek-r1:14b

注意: 下载速度不太稳定，如果下载速度低于2M/s,可以ctrl+c中止掉，再重新运行ollama run deepseek-r1:14b，速度又上来了

因为显存有16G内存，可以使用上deepseek-r1:14b 14b版本的，再上就是32b,16G跑不动了

模型拉取结束后，就可以开始玩耍了。

2.3 deepseek-r1模型体验

值得一提，deepseek-r1的拟人化程度我觉得是十分高的，完全可以用来做AI客服，不仿接入微信当一个客服试试

2.4 内网穿透 公网使用

Cloud Studio 的虚拟机无法安装 docker，所以无法采用 docker 的方式安装 web UI。

且没有提供公网 IP，怎么办？

每次都打开终端来用就太麻烦了

这里，介绍一种最简单的内网穿透方法：cloudflared，简单几步搞定！

• STEP 1: 安装 cloudflared：

wget https://mirror.ghproxy.com/https://github.com/cloudflare/cloudflared/releases/latest/download/cloudflared-linux-amd64.deb

dpkg -i cloudflared-linux-amd64.deb

cloudflared -v

• STEP 2: 查看 ollama 的端口号：

netstat -ntlp

如无意外，ollama的端口都是6399

• STEP 3: 配置穿透

cloudflared tunnel --url http://127.0.0.1:6399

cloudflared 会输出一个公网可访问的链接，如下

打开浏览器输入地址，反馈 ollama is running即完成

你现在可以在本地的任意 UI 界面，用这个 URL 体现 DeepSeek-R1 了~

2.5 用n8n测试

在凭证添加上面链接

新建一个ollama chat model

调用成功

三、结语

本文分享了如何用腾讯的免费算力部署 DeepSeek 的推理模型，并内网穿透公网任意调用。

如果对你有帮助，欢迎点赞收藏备用。

注：DeepSeek-R1 是推理模型，和对话模型不同的是，它多了自我思考的步骤，适合编程、数学等逻辑思维要求高的应用。

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