企业部署DeepSeek大模型需私有化路径：一、K8s容器化；二、裸金属单机部署；三、钉钉+AI网关融合；四、混合推理架构；五、国产信创适配。
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如果您的企业希望将DeepSeek大模型能力深度集成至内部系统，实现数据不出域、响应可预测、业务可定制的AI能力，需避开公有云调用路径，转向私有化部署架构。以下是为公司部署AI能力的具体实施路径：
一、基于Kubernetes集群的容器化部署
该方式适用于已有成熟DevOps体系与IT运维团队的企业，通过标准化容器封装模型服务，实现弹性伸缩、灰度发布与多租户隔离。模型以微服务形态嵌入现有API网关，便于统一鉴权与流量治理。
1、准备具备GPU节点的Kubernetes集群，确认nvidia-device-plugin已部署并验证GPU资源可见性。
2、拉取官方DeepSeek企业镜像（如deepseek/deepseek-r1-inference:v2.4.0），或基于HuggingFace Transformers + vLLM构建自定义镜像。
3、编写Deployment YAML，配置resources.limits.nvidia.com/gpu: 2及affinity策略，确保Pod调度至A100/H100节点。
4、部署Service与Ingress，启用TLS终止，并配置Prometheus ServiceMonitor采集vLLM metrics端点。
5、使用kubectl rollout status验证滚动更新完成，curl -X POST http://deepseek-svc/health检查服务就绪状态。
二、裸金属服务器单机轻量部署
适用于中小型企业或POC验证阶段，无需容器编排依赖，以进程级服务直接运行，显存与CPU资源占用透明可控，启动延迟低于3秒。
1、在CentOS 8.5或Ubuntu 22.04系统中安装CUDA 12.1与cuDNN 8.9.7，验证nvidia-smi输出正常。
2、创建Python 3.10虚拟环境，pip install transformers==4.41.2 vllm==0.6.3.post1 flash-attn==2.6.3。
3、执行命令启动服务：python -m vllm.entrypoints.api_server --model deepseek-ai/DeepSeek-R1 --tensor-parallel-size 1 --gpu-memory-utilization 0.9。
4、修改systemd unit文件，设置Restart=always与MemoryLimit=120G，启用开机自启。
5、配置Nginx反向代理，添加proxy_buffering off与client_max_body_size 100m，支持长上下文请求。
三、钉钉+AI网关融合部署
面向已深度使用钉钉协同办公的企业，该路径绕过独立服务运维，将DeepSeek模型能力注入IM工作流，员工无需切换平台即可调用AI，权限与审计日志由钉钉原生管控。
1、登录阿里云PAI控制台，在Model Gallery中搜索DeepSeek-R1，选择“一键部署”至灵骏智算集群。
2、进入企业专属大模型平台，点击“对接自有模型”，填写模型名称、API Endpoint及Authorization Header格式。
3、在联通测试栏输入示例请求：{"model":"deepseek-r1","messages":[{"role":"user","content":"生成季度销售摘要"}]}，确认返回status=200且含choices字段。
4、在钉钉AI助理创建页，左上角切换模型源为“阿里云PAI”，设定角色为“销售数据分析员”，勾选“仅限销售部可见”。
5、将该AI助理添加至“华东区销售晨会”群，首次@时自动触发模型初始化，后续对话全程走内网加密通道。
四、混合推理架构部署
针对高并发+低延迟双重诉求场景，采用CPU预处理+GPU核心推理+缓存层三级协同，兼顾吞吐与首字延迟，适用于智能客服与实时文档分析等业务线。
1、部署Redis集群作为KV缓存，key设计为md5(“prompt:”+truncated_input)，value存储完整response及timestamp。
2、在Nginx层配置Lua脚本，对GET /v1/chat/completions请求先查Redis，命中则直接返回，未命中则转发至后端GPU服务。
3、GPU服务启用vLLM的--enable-prefix-caching参数，复用历史KV Cache，降低重复提示词计算开销。
4、CPU节点部署FastAPI服务，负责分块文本清洗、敏感词过滤（调用本地DFA算法库）、格式标准化，再转发至GPU集群。
5、通过Envoy Sidecar注入gRPC健康探测，当GPU节点GPU利用率持续超95%达30秒，自动将流量权重降为0。
五、国产化信创环境适配部署
满足党政机关及国企信创替代要求，全栈兼容麒麟V10 SP3、统信UOS V20、海光DCU/Hygon C86处理器及昆仑芯2代加速卡，通过等保三级认证基线。
1、在麒麟V10 SP3系统中安装kunlunxin-sdk-2.5.0及pytorch_kl2.1.0-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl。
2、将DeepSeek-R1模型转换为昆仑芯BANG IR格式，执行xpu_convert --model-path ./deepseek-r1 --target-platform kunlun2 --output-dir ./kl2-model。
3、使用kunlunxin-serving启动服务，配置config.yaml中device_type: "kunlun2"及num_replicas: 4。
4、替换OpenSSL为国密SM4-SM2版本，所有HTTPS证书签发使用CFCA SM2根证书。
5、部署奇安信天擎终端安全软件，对模型bin文件、推理进程内存段实施实时完整性校验。
