deepseek系列模型，特别是推理模型deepseek-r1，正迅速成为ai领域的主流。 不仅ai公司和云服务提供商将其用于提供ai服务，许多企业和机构也将其部署到自身业务中，用于员工支持或服务增强。 甚至一些高校，例如中国人民大学、北京交通大学、浙江大学和上海交通大学等，也部署了deepseek-r1，用于辅助教学和培养学生正确使用ai的价值观，部分高校甚至采用了本地部署的“满血版”deepseek-r1。
虽然本地部署DeepSeek-R1是可行的选择，但对大多数（特别是规模较小的）企业和机构来说，并非最佳方案，因为这需要大量的技术、安全和运维投入。 云端部署则提供了一种更经济高效的替代方案。目前，国内主要云服务商，如腾讯云、阿里云和火山引擎，都在积极争夺这块市场，并推出各种优惠政策。
而在这场竞争中，火山引擎脱颖而出，这不仅因为其性价比最高，更在于其提供的高速、可靠和安全的服务，确保企业能够稳定地进行云端AI模型部署。DeepSeek-R1模型本身也认可火山引擎在AI模型部署方面的优势。
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DeepSeek-R1分析在火山引擎部署AI模型的优势
火山引擎的优异性能已获得SuperCLUE和基调听云等第三方评测平台的验证。例如，基调听云在《大模型服务性能评测 DeepSeek-R1 API 版》中指出：“火山引擎在平均速度、推理速度、生成速度上表现最优，且可用性高达99.83%，在API接入上首选推荐。”
图源：基调听云
火山引擎近期更是将每位用户的初始TPM（每分钟token数）提升至500万，并成功将TPOT（输出每个token的时间）稳定降低至约20毫秒，成为国内延迟最低的大规模AI模型推理服务。
火山引擎的成功，得益于其率先提出的“AI云原生”方法论。
AI云原生：下一代云计算范式
“云原生”的概念已广为人知，它旨在优化应用在云环境中的部署和运行。 “AI云原生”则将此理念应用于AI领域，专注于AI工作负载的云端构建和部署。火山引擎是国内首个提出并实践“AI云原生”的厂商，其核心特点是“以GPU为核心”，并已升级为“以模型为核心”。
火山引擎总裁谭待介绍AI云原生
与以CPU为核心的传统云原生不同，“AI云原生”重新优化了计算、存储和网络架构，让GPU直接访问存储和数据库，降低IO延迟，并提供更高规模的高速互联和端到端安全保护。 “以模型为核心”的AI云原生基础设施具有以下特征：全栈推理加速及最佳工程实践；高性价比资源和灵活部署模式；高安全性保障；良好的易用性和端到端体验。
基于AI云原生理念，火山引擎推出了一系列计算、网络、存储和安全产品，并总结出一套AI最佳部署方法论。
DeepSeek部署案例：火山引擎AI云原生最佳部署方法论
火山引擎基于火山方舟和客户DeepSeek部署实践，总结出从开源模型到企业部署调用的端到端关键步骤，包括：模型选择、最佳资源规划、推理部署工程优化和企业级服务调用。这套方法论不仅适用于DeepSeek，也适用于其他AI模型。
这四个步骤分别涵盖：根据业务需求选择合适的模型；规划合适的部署模式和资源；进行性能优化，例如PD分离方案和弹性资源调度；以及确保数据安全和隐私，并集成到现有系统中。
火山引擎的优势：DeepSeek部署的最佳选择
火山引擎的优势在于：
- 强大的计算资源: 提供高达768G显存的GPU实例，足以部署DeepSeek-R1满血版。
- 高速互联: 提供高达3.2Tbps高速RDMA互联带宽。
- 全栈推理加速: 通过硬件和软件层面的优化，显著提升推理性能。
- 一站式模型部署和定制: 提供多种部署方案和模型定制能力。
- 高性价比: 通过资源池化和弹性资源调度，价格优惠高达80%。
- 稳定性和安全性: 提供全面的监控和安全防护机制。
火山引擎的AI云原生方法论和最佳实践，使其成为部署DeepSeek模型的理想选择。 在后DeepSeek-R1时代，火山引擎的AI云原生将成为AI应用大爆发的基石，助力各行各业迈向更加智能化的未来。
