2024年4月28日是Eastmount的安全星球 —— 『网络攻防和AI安全之家』正式创建和运营的日子，并且已坚持5个月每周7更。该星球目前主营业务为 安全零基础答疑、安全技术分享、AI安全技术分享、AI安全论文交流、威胁情报每日推送、网络攻防技术总结、系统安全技术实战、面试求职、安全考研考博、简历修改及润色、学术交流及答疑、人脉触达、认知提升等。下面是星球的新人券，欢迎新老博友和朋友加入，一起分享更多安全知识，比较良心的星球，非常适合初学者和换安全专业的读者学习。

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感谢读者2024年对本公众号的支持。新的一年继续分享干货，共同进步，感恩同行 ^_^

近年来，人工智能技术火热发展，尤其随着ChatGPT和DeepSeek被提出，其能够基于在预训练阶段所见的模式、统计规律和知识来生成回答，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流以及完成复杂的NLP任务。基于此，为更好地学习前沿AI知识，了解LLM和AIGC应用实战，本人开启了《LLM+AIGC》专栏，一方面作为在线笔记记录和分享自己的学习过程，另一方面期望帮助更多初学者以及对LLM感兴趣的同学。知识无价人有情，希望我们都能在人生路上开心快乐、共同成长。

该系列主要涵盖三方面：

• 原理篇——以原理介绍和论文阅读为主

• 实战篇——以编程构建自制LLM和RAG为主

• 应用篇——以应用实践和Prompt探索为主

前一篇文章普及了DeepSeek基础知识，并与ChatGPT 4o进行简单对比。这篇文章将带领大家探索DeepSeek，解决DeepSeek经常遇到的 服务器繁忙问题 ，通过硅基流动、腾讯云、国家超算平台实现云端搭建，同时普及本地搭建和API接入知识。基础性文章，希望对初学者有所帮助！且看且珍惜，加油 O(∩_∩)O

文章目录：

• 一.硅基流动云端搭建DeepSeek 

• 二.腾讯云搭建DeepSeek 

• 三.国家超算平台搭建DeepSeek 

• 四.本地搭建DeepSeek 

• 五.DeepSeek API接口使用 

• 六.总结

前文赏析：

• [LLM+AIGC] 01.应用篇之中文ChatGPT初探及利用ChatGPT润色论文对比浅析 

• [LLM+AIGC] 02.零基础DeepSeek入门初探及云端搭建详解（ChatGPT对比）

• [LLM+AIGC] 03.零基础DeepSeek云端（硅基流动、腾讯云、国家超算平台）搭建及API接入

一.硅基流动云端搭建DeepSeek

第一步，打开硅基流动的官网，并注册。

• https://siliconflow.cn/zh-cn/

第二步，注册登录后找到“API 密钥”。

新建API密钥，并定义一个名字。

复制刚建立的API密钥。

• sk-ho**********tyaaokf

第三步，打开Chatbox AI官方网站，点击“启用网页版”。

• https://chatboxai.app/zh

读者可以选择右上角语言为中文。

第四步，在弹出的窗口中选择“使用自己的API Key或本地模型”。

第五步，选择硅基流动我们刚创建的API。

第六步，粘贴API密钥并选择DeepSeek-R1模型，并点击保存。

第七步，创建一个新的对话开始聊天和智能问答。

至此，我们创建了自己的云端DeepSeek模型，可以进行交互。譬如前面的3个问题，其结果如下图所示：

整体效果还不错，可以看到其思考过程，并给出简单的学习流程图。

最后给出利用ChatGPT辅助学习Python机器学习的学习建议，包括简单的示例代码。

二.腾讯云搭建DeepSeek

下面介绍腾讯云如何搭建DeepSeek，其至2月25日前免费。

第一步，注册并登录腾讯云。

第二步，在“产品”中找到“人工智能与机器学习”->“腾讯云 TI平台”。

第三步，在该页面点击“立即使用”。

运行结果如下图所示，进行简要的授权。

第四步，在大模型广场中选择“DeepSeek系列模型”。

进入页面可以看到基础用法，也可以点击“模型体验”进行简单测试。注意，我们需要查看API调用指引。

如您需要直接调用腾讯云上的 DeepSeek API，请通过以下链接获取API接口文档及费用说明：

• https://cloud.tencent.com/document/product/1772/115963

第五步，点击上述链接，查看API接口描述。

限时免费至2025年2月25日

第六步，点击 API KEY管理进行相关配置。

控制台界面如下图所示：

第七步，点击左栏“API KEY管理”，创建API KEY。

系统会自动创建，查看复制即可。

第八步，下载Chatbox或在网页版配置。

• https://chatboxai.app/zh

安装Chatbox。

关闭并点击“设置”。

第九步，在设置中选择“添加自定义提供方”。

填写相关配置内容，如下图所示：

• https://api.lkeap.cloud.tencent.com/v1

同时选择对应的deepseek-r1模型。

配置成功之后，运行结果如下图所示。然而，仍可能提示错误，需要大家解决。

连接 Custom Provider 失败。这通常是由于配置错误或 Custom Provider 账户问题。请检查您的设置并验证您的 Custom Provider 账户状态。API Error: Status Code 500, {“error”:{“message”:“invalid model”,“type”:“runtime_error”,“param”:null,“code”:“20033”}}

三.国家超算平台搭建DeepSeek

国家超算互联网平台已经接入DeepSeek，其搭建DeepSeek与上述类似，具体步骤如下。

第一步，登录国家超算互联网平台。

• https://www.scnet.cn/home/internet/index.html

第二步，在商品中选择“DeepSeek”。

搜索“deepseek”即可免费使用。

点击页面可以看到具体描述。

包含详细的使用手册说明文档。

对于个人而言，如何更快地使用呢？点击首页的“即刻探索”。

• https://chat.scnet.cn/

如下图所示，然而还是会遇到系统繁忙等问题。

基础性问题效果还行，配置过程与腾讯云类似。

受限：没法直接联网或上传本地文件

四.本地搭建DeepSeek

此外，我们简单给出本地搭建DeepSeek的教材，如果大家有不错的服务器，可以本地搭建自适应需求的DeepSeek。如果仅简单使用，云端是不错的选择。

第一步，下载安装Ollama。

• https://ollama.com/download

Ollama是一个本地管理启动大模型的工具，以安装简洁、易于使用著称，新手也可以快速上手，通过便捷的命令行操作，用户可以轻松管理和运行大语言模型（LLM）。

第二步，下载DeepSeek模型。进入Ollama的官网Models模型页面，目前页面的第1个模型就是DeepSeek。

• https://ollama.com/models

选择对应的模型，包括全量671B模型和蒸馏的小模型。

• https://ollama.com/library/deepseek-r1

这里以14B模型为例，选择好模型后复制对应的命令并粘贴到命令行执行，将模型下载到本地并启动模型。

ollama run deepseek-r1:14b

第三步，下载Chatbox并配置对话界面。

选择Ollama API和DeepSeek模型，如上述配置即可实现本地对话。

最终配置成功可以本地进行大模型实战。

本地推荐这篇文章：

• https://blog.csdn.net/CUFEECR/article/details/145601152

五.DeepSeek API接口使用

最后，我们讲解如何使用DeepSeek API接口，某些应用可以结合API进行拓展。DeepSeek开放API通过标准化服务接口与高性能计算资源，成为连接人工智能技术与垂直领域应用的桥梁，持续推动科研创新与产业智能化升级。

第一步，点击右上角“API 开放平台”。

第二步，输入手机号登录网站。

登录后如下图所示：

第三步，创建API Key。

生成的API Key如下：

注意：API Key仅在创建时可见可复制。

• sk-03cf31xxx2a880

第四步，下载并安装Cherry Studio。Cherry-Studio 是一个 面向开发者的工具或平台，主要用来帮助开发者更高效地完成工作。

• https://github.com/kangfenmao/cherry-studio
• https://cherry-ai.com/

安装运行如下：

第五步，在服务模型选择“深度求索”，点击检查。

作者可能是没有充钱，并且当前暂停充值，否则配置成功可以进行使用。

最终，点击推理模型即可使用。DeepSeek API包含详细的文档说明，如下所示：

• https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/

Github实用集成如下：

• https://github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-integration/blob/main/README_cn.md

DeepSeek 开放API平台是一套基于人工智能技术的开发工具接口，旨在为开发者、研究机构及企业提供高效、灵活的人工智能服务集成能力。其技术优势如下

• 低延迟高可用：支持RESTful/gRPC双协议，平均响应时间<150ms，服务可用性达99.95%（SLA标准）。
• 灵活扩展性：提供细粒度参数配置（如生成模型temperature值调节），适配不同任务需求。
• 数据合规性：支持私有化部署与联邦学习框架，满足敏感数据场景（如金融、医疗）的隐私保护要求。

六.总结

写到这里，这篇文章介绍结束，希望对您有所帮助！

作为原创博客创作者和程序员，大模型对我们的影响极大，拥抱变化，紧紧跟随。写到这里，文章就结束了。本文主要带领大家了解什么是LLM、AIGC、DeepSeek和ChatGPT。基础性文章，希望对您有所帮助。后续作者会继续深入，分享更多LLM和AIGC内容，加油，共勉！

『网络攻防和AI安全之家』目前收到了很多博友、朋友和老师的支持和点赞，并且保持每周七次更新，尤其是一些看了我文章多年的老粉，购买来感谢，真的很感动，类目。未来，我将分享更多高质量文章，更多安全干货，真心帮助到大家。虽然起步晚，但贵在坚持，像十多年如一日的博客分享那样，脚踏实地，只争朝夕。继续加油，再次感谢！

(By:Eastmount 2025-02-13 夜于贵州)

原文始发于微信公众号（娜璋AI安全之家）：[LLM+AIGC] 03.零基础DeepSeek云端（硅基流动、腾讯云、国家超算平台）搭建及API接入