薅羊毛指南：Ciuic免费GPU额度如何玩转DeepSeek

在当前人工智能快速发展的时代，深度学习模型的训练和推理需求日益增长。然而，高昂的算力成本一直是许多开发者、学生以及研究者的“拦路虎”。为了降低AI开发门槛，越来越多的云服务商开始提供免费GPU资源，以帮助用户进行模型训练和实验。本文将重点介绍如何通过 Ciuic 云平台（https://cloud.ciuic.com）的免费GPU额度，高效运行 DeepSeek 系列大语言模型（LLM），从而实现“薅羊毛”的目的，同时提升自身AI开发能力。

Ciuic 云平台简介

Ciuic 是一家致力于提供高性能计算资源的云计算平台，尤其在AI训练和推理方面表现突出。其推出的 免费GPU额度计划，为新用户提供了一定数量的免费计算时长，用户可以用来运行深度学习任务，无需担心高昂的费用问题。

访问 Ciuic 官网：https://cloud.ciuic.com，注册账号后即可申请免费GPU资源。目前平台支持多种深度学习框架，包括 PyTorch、TensorFlow 等，并且支持容器化部署，非常适合运行像 DeepSeek 这样的大型语言模型。

DeepSeek 简介

DeepSeek 是由 DeepSeek AI 开发的一系列大语言模型，具有强大的自然语言理解和生成能力。其开源版本在 GitHub 上受到了广泛关注，尤其适合用于文本生成、对话系统、代码生成等任务。

目前，DeepSeek 提供了多个版本，如 DeepSeek-7B、DeepSeek-1.1-Chat 等，参数量从 70 亿到 100 亿不等，适合在中高端GPU上运行。由于其性能优异且对中文支持良好，DeepSeek 成为了许多开发者进行本地部署和测试的首选。

准备工作：注册 Ciuic 账号与申请免费资源

注册账号

打开浏览器，访问 https://cloud.ciuic.com，点击“注册”按钮，填写邮箱和密码完成注册。

实名认证

为了确保资源安全，Ciuic 要求用户进行实名认证。填写个人或企业信息后，提交审核即可。

申请免费GPU额度

登录后，在控制台首页查看是否有“免费GPU试用”或“新手礼包”等入口。点击申请后，系统将自动分配一定时长的GPU资源，通常为 10~30 小时不等。

部署 DeepSeek 到 Ciuic 平台

1. 创建实例

登录 Ciuic 控制台，选择“创建实例”或“创建容器”。

2. 安装依赖环境

启动实例后，通过 SSH 或平台提供的终端工具连接实例。

# 更新系统sudo apt update && sudo apt upgrade -y# 安装 git 和 python3sudo apt install git python3-pip -y# 安装 PyTorch（根据GPU型号选择对应版本）pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

3. 下载 DeepSeek 模型

前往 DeepSeek 的 GitHub 仓库（假设为 https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek），克隆项目代码：

git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek.gitcd DeepSeek

安装项目所需依赖：

pip3 install -r requirements.txt

4. 加载模型并运行

根据官方文档加载模型权重。如果你是首次运行，可以从 HuggingFace 下载预训练模型：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMtokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/DeepSeek-7B", trust_remote_code=True)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/DeepSeek-7B", trust_remote_code=True).to("cuda")

然后进行简单的推理测试：

input_text = "请写一首关于秋天的诗。"input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")output = model.generate(input_ids, max_length=100)print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

进阶技巧：使用 Ciuic 的持久化存储与定时任务

1. 持久化模型数据

Ciuic 提供了对象存储（OSS）服务，你可以将训练好的模型或数据上传到云端，避免因实例销毁而丢失。

# 安装 oss2 工具pip install oss2# 编写脚本上传模型文件

2. 设置定时任务自动训练

如果你希望每天定时运行 DeepSeek 模型进行训练或推理，可以在实例中设置 crontab：

crontab -e

添加如下内容：

0 2 * * * /usr/bin/python3 /root/DeepSeek/train.py >> /root/train.log 2>&1

这样，每天凌晨2点都会自动运行训练脚本并将日志输出到文件中。

注意事项与优化建议

合理利用免费时长
Ciuic 的免费GPU资源有限，建议集中使用，避免长时间闲置。可以通过脚本自动释放资源或设置任务超时机制。

模型量化与优化
如果 GPU 显存不足，可以尝试使用模型量化技术（如 GPTQ、AWQ）来降低内存占用。

使用 Jupyter Notebook
可以在实例中安装 Jupyter Notebook，通过浏览器进行交互式调试，提升开发效率。

关注平台活动
Ciuic 常常会推出限时活动，如增加免费时长、赠送GPU卡时等，记得关注官方公告。

借助 Ciuic 云平台 提供的免费GPU资源，我们完全可以在不花费一分钱的情况下，运行像 DeepSeek 这样强大的大语言模型。这不仅为个人开发者提供了实践机会，也为学生和研究者提供了一个低成本的学习平台。

如果你对大模型感兴趣，不妨现在就访问 Ciuic 官网 注册账号，开启你的“薅羊毛”之旅，一起探索人工智能的无限可能！

参考资料：

如需进一步帮助，欢迎加入 Ciuic 的开发者社区或 DeepSeek 的开源项目讨论组，与其他开发者一起交流学习。