随着DeepSeek的横空出世，在春节期间，DeepSeek这把火几乎烧遍了全球，随处可见的公众号，小红书，技术博主等各种渠道都可以看到DeepSeek的身影，各种部署方案，体验视频，操作文档等也纷至沓来。那么什么是 DeepSeek呢？什么是DeepSeek-R1？

DeepSeek-R1 是2025年1月20日正式发布，并同步开源模型权重。

DeepSeek-R1 遵循 MIT License，允许用户通过蒸馏技术借助 R1 训练其他模型。

DeepSeek-R1 上线 API，对用户开放思维链输出，通过设置 

在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。

这里大家看到了一个新名词【蒸馏技术】，那么什么是 蒸馏技术？

蒸馏技术，大白话理解可以这样说：你有一个问题，那么你会搜索这方面的资料，那么资料很多，你就需要从这一堆资料中把你关注问题的精华部分提炼出来，通过自己的语言进行重组，保留关键信息的同时更利于自身记忆分享。

那么在深度学习和人工智能领域，蒸馏技术就是说从大模型中提取核心知识或特征，通过一种更高效、精简的方式展现出来，通过提炼后的内容更利于大模型理解，从而提高计算效率或降低资源消耗。

说了这么多，那么我们先去DeepSeek官网体验一下DeepSeek的模型推理究竟有多强，官网地址：

 首次体验的话需要先注册账号，在官网首页直接点击【开始对话】跳转到 DeepSeek 登录页面，在登录页面输入手机号，验证码点击【登录】即可

登录成功后我们在DeepSeek在线体验页面，选中【深度思考（R1）】，同时输入经典数学问题，鸡兔同笼：有若干只鸡兔同在一个笼子里，从上面数，有35个头，从下面数，有94只脚。问笼中各有多少只鸡和兔？

点击发送后，DeepSeek R1 会对当前的数学问题进行详细的推理分析，这个推理分析的过程，需要用到一个推理模型

 是 DeepSeek 推出的推理模型。在输出最终回答之前，模型会先输出一段思维链内容，以提升最终答案的准确性。这个思维链内容正如我们下面展示的内容，不是最终的推理结果，而是一个推理的思考的过程。

嗯，今天老师布置了一个数学题，说是鸡兔同笼的问题。题目是说，笼子里有若干只鸡和兔，从上面数有35个头，从下面数有94只脚。然后问笼中各有多少只鸡和兔。一开始我看到这个问题的时候，有点紧张，因为这类问题好像需要用到代数，但具体怎么设方程呢？我得先冷静下来，仔细想一想。

首先，我记得鸡和兔都有一个头，所以头的数量其实就是它们的总数。题目里说有35个头，那也就是说鸡和兔的总数是35只。对吧？然后脚的总数是94只。因为鸡有两只脚，兔子有四只脚，所以脚的数量应该是鸡的数量乘以2加上兔子的数量乘以4，等于94。

不过，现在我需要找到鸡和兔子的数量，也就是两个未知数。这时候可能需要用代数的方法来解这个问题。不过，我记得有时候也可以用假设法，比如假设全部都是鸡，或者全部都是兔子，然后计算脚的数量，再和实际的比较，找出差异，进而得到答案。不过这里可能用代数更直接一些。

首先，设鸡的数量为x，兔子的数量为y。根据题目，我们知道x + y = 35，因为头的总数是35。然后脚的数量就是2x + 4y = 94。这样就有两个方程，两个未知数，可以解联立方程。

接下来，我需要解这两个方程。可能用代入法或者消元法。比如，从第一个方程x = 35 - y，然后把x代入第二个方程里。这样第二个方程就变成2*(35 - y) + 4y = 94。展开的话就是70 - 2y + 4y = 94，也就是70 + 2y = 94，然后2y = 94 -70 =24，所以y=12。然后x=35-12=23。所以鸡是23只，兔子12只？

不过，我是不是哪里算错了？让我再检查一遍。比如，假设鸡23，兔子12，总头数是23+12=35，对的。脚数的话，23*2=46，12*4=48，加起来46+48=94，没错。所以应该是对的。

不过，刚才用的是代数的方法，可能老师还希望用其他方法，比如假设法。比如假设所有都是鸡，那么35只鸡的话，脚数应该是35*2=70只，但实际是94只，少了94-70=24只脚。每只兔子比鸡多2只脚，所以需要把多少只鸡换成兔子才能补上24只脚呢？24/2=12，所以需要换12只鸡为兔子，也就是兔子12只，鸡35-12=23只，和之前的结果一样。这样看来两种方法都得到同样的答案，应该是正确的。

不过，我还是有点担心自己是不是哪里漏掉了。比如，是否有可能出现分数的情况？比如，如果脚数不是偶数或者无法整除的话，可能会有问题，但这里算出来的都是整数，所以没问题。而且实际数值代入后也符合，所以应该没问题。

总结一下，鸡有23只，兔子有12只。

那么整个的操作流程就是这样的，下面我准备了一个视频展示一下操作效果

DeepSeek R1

但是由于目前 DeepSeek的官方体验窗口总是会出现资源不够用的情况，可能会导致【服务器繁忙】而没有返回，比如这样的效果

或者是你点击官网首页的开始对话会直接提示Internet error等，遇到这种情况的话，等待或者过几分钟刷新页面时最好的选择，频繁的刷新并不会有任何改变哦。为了有一个更稳定的可以玩耍的DeepSeek R1 服务，何不自己来部署一个呢？

那么下面我们就来通过腾讯云轻量应用服务器提供的AI 镜像模板来自己搭建部署一个 DeepSeek R1 服务来体验吧！

这里我们讲述的是通过轻量应用服务器来部署DeepSeek R1 服务，对于还没有轻量应用服务器的小伙伴，那么你首先需要购买轻量应用服务器。

在使用轻量应用服务器搭建 DeepSeek R1 服务之前，如果你还没有购买轻量应用服务器，那么你可以登录腾讯云控制台：

https://console.cloud.tencent.com/lighthouse/instance/index?rid=8

  点击【新建】在轻量应用服务器新建页面 应用创建方式 选择【使用应用模板】，应用模板选择【DeepSeek-R1 1.5B】

继续下拉，地域、可用区、套餐类型默认即可，这里可以看到 DeepSeek-R1 应用模板默认要求服务器内存至少 4GB 以上

继续往下，其他默认，勾选服务协议，点击【立即购买】完成轻量应用服务器的服务开通。这里的服务器名称、登录凭证可以在服务器创建之后再修改即可，这里不用操作

等待轻量应用服务器启动成功之后，可以在【服务器】列表页面点击服务器名称进入轻量应用服务器详情页，或者点击 【…]，选择【查看详情】进入轻量应用服务器详情页

在轻量应用服务器详情页选择【应用管理】的tab ，点击DeepSeek 对话 后的访问地址

就可以进入我们自己通过轻量应用服务器部署的DeepSeek R1 服务了，服务页面默认选中是 deepseek-r1:1.5b 模型，在服务页面我们可以输入我们想要咨询的问题，比如：有若干只鸡兔同在一个笼子里，从上面数，有35个头，从下面数，有94只脚。问笼中各有多少只鸡和兔？

输入问题后等待DeepSeek R1 进行推理分析，这里等待的时间有点久，应该是因为轻量应用服务器计算能力的限制，理论上最好还是用HAI应用服务器部署大模型服务，效果会比较好。这里最后等待了3分钟之后，我们自己部署的 DeepSeek R1 给出了具体的推理分析结果

当然，如果你在购买了腾讯云轻量应用服务器启动成功之后，但是访问 DeepSeek 访问连接展示这样的页面，你也不用担心，这应该是服务还未加载完全，虽然服务器显示运行中，但是 DeepSeek 服务可能还没有完全启动，等待一会儿即可

这里我们也可以点击右上角的模型切换按钮切换为模型 Arena Model 尝试推理结果

切换模型后相同问题的执行结果

在整个大模型分析推理过程中，我们也可以通过轻量应用服务器的控制台实时监控资源使用情况，包括CPU利用率、内存使用量、公网带宽使用、系统盘IO等资源使用情况

最后到这里，关于使用腾讯云轻量应用服务器服务器部署DeepSeek R1 的操作就算圆满结束了，这里相比于本地部署来说，操作更简单，也不用你单独去寻找满足DeepSeek 内存及显卡条件的机器，而是可以直接通过轻量应用服务器内容的应用模板即可一键部署，操作上可以方便对于AI部署不熟悉或者不懂DeepSeek 的使用者，还是比较方便的。当然这里个人并不推荐使用轻量应用服务器来部署DeepSeek 服务，而是推荐大家使用HAI应用服务器来部署。推荐原因如下：

高性能应用服务（Hyper Application Inventor，HAI）是一款面向 AI 和科学计算的 GPU/NPU 应用服务产品，提供即插即用的强大算力和常见环境。它可以帮助中小企业和开发者快速部署语言模型（LLM）、AI 绘图、数据科学等高性能应用，原生集成配套的开发工具和组件，大大提升应用层的开发生产效率。

具体操作你可以在【新建】HAI应用服务器页面选择【社区应用】，选择DeepSeek R1 模板即可快速部署DeepSeek R1 服务

其他操作这里不再逐一描述，感兴趣的小伙伴快去HAI应用服务器界面操作吧。

轻量应用服务器也可以一键部署DeepSeek-R1啦

前言随着DeepSeek的横空出世，在春节期间，DeepSeek这把火几乎烧遍了全球，随处可见的公众号，小红书，技术博主等各种渠道都可以看到DeepSeek的身影，各种部署方案，体验视频，操作文档等也纷至沓来。那么什么是 DeepSeek呢？什么是DeepSeek-R1？什么是DeepSeek-R1DeepSeek-R1 是2025年1月20日正式发布，并同步开源模型权重。DeepSeek-R1

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 <img src="https://qcloudimg.tencent-cloud.cn/raw/e8d8f79b0ec4658f3274a7d56238daf4.jpg"/>

轻量应用服务器也可以一键部署DeepSeek-R1啦

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