AI性能极致体验：通过阿里云平台高效调用满血版DeepSeek-R1模型

前言

解决方案链接：
https://www.aliyun.com/solution/tech-solution/deepseek-r1-for-platforms?utm_content=g_1000401616

DeepSeek是近期爆火的开源大语言模型（LLM），凭借其强大的模型训练和推理能力，受到越来越多关注。然而，随着用户需求的增长，DeepSeek官网在高并发和大数据处理场景下时常面临服务不稳定的挑战。因此如何第三方平台使用DeepSeek，以充分发挥其性能和稳定性，成为了众多用户关心的话题。

本文将深度测评是否能通过阿里云平台调用满血deepseek模型（671b），实现对deepseek性能的极致发挥。

DeepSeek：AI时代的新星，为何值得关注

下面简单介绍一下deepseek模型，为啥这位AI圈的新贵能在这么短的时间内迅速火爆国内外。
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DeepSeek的核心特点

DeepSeek是近期爆火的开源大语言模型（LLM），凭借以下优势迅速成为开发者与企业的焦点：

多模态支持：不仅支持文本生成，还集成图像理解、代码生成等多模态能力。
高效推理：优化后的模型架构在单卡GPU上即可实现每秒20+ tokens的生成速度。
轻量化部署：提供从1.5B到671B不同规模的模型版本，适配从边缘设备到云端的多种场景。
开源社区支持： DeepSeek基于开源框架，用户可以根据自己的需求进行二次开发和优化。
中文优化：针对中文语料深度训练，在语义理解和生成任务中表现优异。

DeepSeek R1拥有的两大特色功能——深度思考和联网搜索，赋予了模型强大的智能分析和信息整合能力。深度思考功能展示了模型推理的完整过程链，帮助用户更深入地了解模型的思维方式。同时，深度思考不仅增强了模型的推理过程，还有效提高了推理的准确性，从而使模型能更精准地理解用户需求。
联网搜索功能则通过实时收集和整合网络上的最新资料，确保模型能够基于最前沿的信息进行推理，并最终输出更加全面和准确的结果。这两项功能的结合，使得DeepSeek
R1能够为用户提供更高效、智能的服务体验。

DeepSeek的当前痛点

尽管DeepSeek功能强大，但近期用户激增导致其官方服务频繁出现以下问题：

响应延迟高：高峰期API调用延迟超过10秒。
算力不足：免费版资源受限，无法支持高并发或大规模模型推理。
成本不可控：按调用次数付费的模式在长期使用中成本高昂。

尽管DeepSeek在多个领域展现了卓越的性能，但由于硬件资源的限制和系统负载过重，它在高并发使用时常出现不稳定的情况，特别是在大量用户同时进行深度学习训练时，系统容易出现卡顿或响应迟缓的现象。因此，确保DeepSeek的稳定运行成为了一个亟需解决的问题。
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阿里云平台提供的方案

通过百炼调用满血版 API 或在云上部署专属 DeepSeek 模型。随着DeepSeek在线使用需求的迅猛增长，服务器资源面临紧张，导致响应延迟增加，甚至无法响应的情况。选择阿里云百炼平台，我们可以通过API高效调用DeepSeek满血版（671B）。若需要进一步降低延迟，或基于私有数据微调模型、调整参数以适应特定垂直领域，独立部署DeepSeek模型是另一选项。然而，本地部署不仅面临高昂的硬件和运维成本，还缺乏弹性扩缩容能力，难以应对业务量波动。通过阿里云平台云端部署专属DeepSeek蒸馏模型，我们能够降低部署门槛，支持多种模型尺寸，并实现自动弹性扩展，充分利用云服务的强大功能，加速企业创新。我会深度测评通过百炼调用满血版 API DeepSeek 模型。
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满血版 API 调用测评

==令人欣喜的是阿里云百炼用户每人可以享有享有 100万免费 token ==。很多人可能对token 没什么概念，我们来类比一下。如果我们将 100 万个免费 token 和字数做类比，一般来说，1 token 通常对应 1 个英语单词或者 1 个中文字符的长度。因此，100 万个 token 大致相当于：

约 50 万个英文单词（因为英语单词通常由 1 到 2 个 token 组成）
约 100 万个中文字符（中文一般是每个字符 1 个 token）

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点击免费体验后我们进入实操界面，这个实操界面对于体验过阿里云产品的用户来说可谓是熟的不能再熟悉了。左边是我们的实操手册通常来说我们只需要根据实操手册的指引来操作就行，如果有什么不足之处，我接下来体验过程中也会一一给大家说明。
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这是我们最终实现的方案架构。方案架构实现后可以看到用户需要做的工作只有提问，非常轻松。

获取百炼 API-KEY

进入实操，还没有开通百炼平台的用户点击开通一下手册也是非常贴心的准备好了链接，直接点击就可以。
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我们鼠标悬停在右上角的小人图标就可以看见我们的API-KEY了，特此说明：如果我们原本有API-KEY直接复制用就可以了。如果我们没有才需要创建。

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最后点击确定，创建好之后我们可以先点击查看再复制

这里操作手册也提醒了我们不要泄露API-KEY

使用 Chatbox 客户端配置百炼 API 进行对话

手册方案以mac OS为例，我们根据自己的电脑操作系统选择就好了。我的是Windows
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复制刚刚的API-KEY，再Chatbox右下角我们可以找到设置
这里建议操作手册可以再详细一点告诉用户设置在Chatbox右下角

这里手册说的看板是这样的

名称 :百炼 API

API 域名:https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

API 路径:/chat/completions

API 密钥:上一步骤获取的百炼 API-KEY

模型:deepseek-r1
这里注意下模型提供方。在这里插入图片描述
按照上诉配置完成后，下面的配置我们可以自行调配

在进行测试时，我请求模型为我编写一个快速排序算法，分别用C++、Java和Python实现。在发出指令后，模型迅速进入深度思考，及时生成了对应的代码。这次体验终于让我摆脱了DeepSeek官网老师转圈圈、然后提示服务繁忙的困扰。通过这一过程，我深刻体会到云平台强大的计算能力和高效的响应速度，让我能够在没有任何延迟的情况下得到想要的结果，提升了工作效率，也避免了频繁遇到的服务瓶颈问题。

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测评总结

操作难易程度

1.操作简单：整体操作流程较为简洁。用户只需根据阿里云提供的实操手册进行步骤操作，即可顺利完成API调用的配置和测试。对于熟悉阿里云产品的用户来说，界面非常熟悉，设置过程不会遇到过多的复杂步骤。5-8分钟左右可以搞定。
2.易用性：手册详细说明了每个步骤的操作，用户只需按照提示逐步完成配置即可。通过百炼平台，用户能够轻松获得API-KEY并进行配置。对于没有使用过阿里云的用户，手册也提供了完整的指导，帮助用户顺利开始。
3.用户友好性：操作起来不会感到困惑，尤其是API-KEY的获取步骤和Chatbox模型配置参数非常清晰。

使用阿里云百炼大模型平台API调用满血的DeepSeek-R1具有的优点

高效的性能与低延迟：
阿里云平台通过强大的计算资源支持 DeepSeek-R1 的高效推理，避免了DeepSeek官网在高并发时出现的响应延迟和服务不稳定问题。用户能够在云端快速得到模型输出，提升工作效率。
大规模并发支持：
阿里云的弹性扩展能力，能够根据用户需求自动调配计算资源，保证在高并发的情况下也能稳定运行，避免了传统本地部署所面临的硬件资源紧张和运维困难。
稳定可靠的云服务保障：
阿里云作为稳定可靠的云计算平台，为 DeepSeek-R1 的运行提供强有力的基础设施保障，确保了用户在任何时候都能稳定访问模型，而不受服务器资源紧张和系统故障的影响。
免费资源与可控成本：
阿里云百炼平台为用户提供了 100 万免费的 token，帮助用户在使用 DeepSeek-R1 时降低成本。相比传统的按调用次数付费方式，云平台的计费方式更加灵活且具有成本可控性。
简化的操作与易用性：
使用阿里云百炼平台进行 DeepSeek-R1 API 调用的流程简单直观，用户无需过多复杂配置即可轻松接入。同时，阿里云平台提供详细的操作手册和友好的用户界面，便于快速上手。
强大的模型能力与创新支持：
DeepSeek-R1 的深度思考功能，使得模型能够更精确地理解用户需求，提供更加智能和全面的解决方案。通过调用该模型，可以加速企业在 AI 技术上的创新应用。

总结的来说，阿里云API调用满血的DeepSeek-R1不仅解决了高并发情况下的性能瓶颈，还为用户提供了稳定、低延迟的体验，并通过弹性扩展和灵活计费模式，确保了企业在 AI 应用上的高效性和成本效益。

不过我们还需要清楚：

调用 DeepSeek API 无法联网搜索：

DeepSeek API 是一个基于预训练模型的文本生成和处理服务，它不具备主动访问互联网进行实时搜索的能力。调用 API时，输入的数据需要是静态的文本，模型基于这些输入生成相应的输出，而非从互联网上获取信息。如果需要联网搜索功能，可以将其他搜索引擎与
DeepSeek API 结合使用，先通过搜索引擎获取信息，再将其作为输入传递给 DeepSeek 进行进一步处理。

DeepSeek API 不支持图片和文档分析：

DeepSeek API本身并不支持直接分析图片或文档（如PDF、Word等文件）。它的功能专注于文本数据的处理。如果需要处理图片，可以使用 OCR（光学字符识别）技术来从图片中提取文字内容；对于文档，可以通过使用库如 PyPDF2 或 python-docx提取其中的文本。提取出的文本可以进一步传递给 DeepSeek API 进行自然语言处理、总结、生成等操作。