近年来，大模型技术的快速发展催生了众多行业级应用，而如何快速部署和调用模型成为开发者关注的核心问题。腾讯云高性能应用服务（HAI）与国产大模型DeepSeek-R1的结合，通过“一键部署”功能，为开发者提供了从环境配置到模型调用的全流程解决方案。本文将详细解析如何在腾讯云HAI上部署和使用DeepSeek，并探讨其实际应用场景。
一、基于腾讯云HAI创建DeepSeek应用
登录腾讯云HAI控制台，点击「立即使用」并完成首次授权。
进入算力管理，点击新建按钮。
选择社区应用里的「DeepSeek-R1」。
计费方式选择按量计费，GPU选择基础型。
这里，给大家一个配置参考。在单并发访问模型的情况下，建议最低配置如下：
| 模型 | 参数量级 | 推荐算力套餐 |
| DeepSeek-R1 | 1.5B/7B/8B/14B | GPU基础型 |
| DeepSeek-R1 | 32B | GPU进阶型 |
命名实例名称，比如：MyDeepSeek，云硬盘默认200GB即可，点击立即购买。
等待几分钟后，DeepSeek R1 应用创建完成。
二、通过ChatbotUI可视化界面使用DeepSeek
通过上面的步骤，「算力管理」已经加载好了我们刚刚创建的 DeepSeek R1 应用。
点击算力连接，会有多种连接方式，包括「可视化界面」和「命令行」。
如果需要可视化界面，可以选择「ChatbotUI」，通过交互式界面输入指令，实现对话生成、文本分析等功能。
如果需要命令行，选择「JupyterLab」，新建Terminal后输入命令ollama run deepseek-r1加载默认的1.5b模型。如果1.5B模型无法满足需求，可在命令行后输入7B/8B/14B 等参数指令，自由切换至对应规格的模型。
在这里，我们选择「ChatbotUI」，通过交互式界面进行对话。
在新窗口中，可以根据页面指引，完成与模型的交互。
在首页，我们可以直接选择模型、系统提示词和生成温度，通过不断调试，去达到我们预期的生成效果。
比如，我们设定DeepSeek：你是一位顶级证券分析师，请根据以下财务数据进行专业分析： 要求用中文输出： 1. 三个最重要的风险点（用🚨标记） 2. 三个最突出的增长亮点（用💡标记） 3. 估值建议（用📈标记）
三、通过JupyterLab命令行调用DeepSeek
除了可视化界面之外，我们可以通过「JupyterLab」实现命令行界面的操作。
进入「JupyterLab」之后界面如下，新建一个「Terminal」。
输入ollama run deepseek-r1命令加载默认模型。
我们尝试向 DeepSeek R1 模型提问。
可以看到回答得非常好。
