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1. cloud studio

1.1 cloud studio介绍

Cloud Studio（云端 IDE）是基于浏览器的集成式开发环境，为开发者提供了一个稳定的云端工作站。支持CPU与GPU的访问。用户在使用 Cloud Studio 时无需安装，随时随地打开浏览器即可使用。Cloud Studio提供每月 10000 分钟时的免费额度，足够普通人使用，但在每次使用完后要记得将服务器关机，不然 10000 分钟也只够开机一周。

>>> cloud studio

1.2 注册与登录

进入Cloud Studio 后，首先需要注册一个腾讯云账号，直接微信扫码注册。

注册完成后，登录 Cloud Studio ，你会看到一个简洁的用户界面，提供了多种开发模板供选择。

1.3 创建 Ollama 模板

点击 内置AI代码助手 ，会出现模板界面，选择 Ollama ，选择免费版即可。

选择后等待系统创建，知道右侧出现启动按钮：

1.4 启动云

点击启动，启动创建好的云服务器。网页中会出现一个VScode的页面：

2. Ollama

2.1 Ollama简介

Ollama是一个开源的工具，专门用于管理和运行各种大模型。它支持多种模型格式，并且可以自动处理模型的依赖关系，使得模型的部署和运行变得非常简单。Ollama的官方网站提供了丰富的模型资源，用户可以根据自己的需求选择合适的模型进行下载和运行。

>>> Ollama

2.2 模型参数与选择

在Ollama的官网上,每个模型的下方都会标注模型的参数量，例如7B、13B、70B等。这里的“B”代表Billion（十亿），表示模型的参数量。参数量越大，模型的复杂度和能力通常也越强，但同时也会消耗更多的计算资源。

对于腾讯云Cloud Studio提供的免费GPU资源（16G显存、32G内存、8核CPU），我们可以选择7B或8B的模型进行部署。作者选择了14b的模型进行部署。

3. DeepSeek-R1 云端部署

3.1 DeepSeek-R1简介

DeepSeek-R1 是深度求索（DeepSeek）推出的一款高性能大模型，它在多项自然语言处理任务中表现出色，尤其是在文本生成、对话系统和知识问答等领域。DeepSeek-R1 的参数量从 1.5B 到 671B 不等，用户可以根据自己的硬件配置选择合适的模型进行部署。

3.2 下载与部署

因为 Cloud Studio 已经自动安装了 Ollama ，所以部署 DeepSeek-R1 非常简单。我们首先在网页VScode中调出终端：点击查看，点击终端

然后运行以下命令：（本文使用的是 14b 的模型，也可能使用 1.5b 、7b 和 8b ）

ollama run deepseek-r1:14b

然后等待安装：

 下载过程中如果出现严重掉速行为，可以先使用 Ctrl+C 退出下载，然后再次运行部署命令即可，之前下载的进度不会丢失。

等待下载结束，即可部署完成。

在部署即将完成时请不要翻墙，因为DeepSeek屏蔽了外国ip，翻墙会导致部署失败。

3.3 退出DeepSeek

在对话框中使用 /bye 退出DeepSeek：

/bye