拒绝百万预算：如何用 Ciuic 低成本搭建 DeepSeek 集群
在当前 AI 大模型快速发展的背景下，越来越多的企业和开发者希望部署属于自己的大模型服务，例如 DeepSeek、Qwen、Llama 等。然而，搭建一个高性能的模型推理或训练集群往往需要高昂的成本，尤其是使用云厂商的 GPU 实例时，预算动辄达到数十万甚至上百万。但如果你愿意尝试更具性价比的方案，本文将介绍如何使用 Ciuic 云平台（https://cloud.ciuic.com），以极低成本搭建一个 DeepSeek 模型推理集群。
为什么选择 Ciuic？
Ciuic 是一家新兴的云计算服务商，专注于为开发者和中小企业提供高性价比的云资源。其核心优势包括：
GPU 资源价格低廉：相比主流云厂商动辄每小时几十元的 A100 实例，Ciuic 提供的 GPU 实例价格仅为每小时 0.5~2 元人民币。灵活的资源配置：支持按需启动和关闭实例，避免资源浪费。开放的 API 接口：支持通过脚本或自动化工具批量管理实例。良好的社区支持：Ciuic 社区活跃，文档齐全，适合技术型用户快速上手。访问官网了解更多：https://cloud.ciuic.com
DeepSeek 简介
DeepSeek 是由 DeepSeek AI 推出的一系列大语言模型，包括 DeepSeek-Chat、DeepSeek-Math、DeepSeek-V2 等多个版本，广泛应用于自然语言处理、代码生成、数学推理等场景。虽然 DeepSeek 并不开源，但其提供了开放的 API 接口供开发者调用。
但在某些场景下，我们可能希望部署自己的推理服务，比如：
避免 API 调用费用；控制数据隐私；自定义推理逻辑或部署私有化服务。本文将以 DeepSeek 开源兼容模型（如 DeepSeek-LLM 的开源版本） 为例，介绍如何在 Ciuic 上搭建一个低成本的推理集群。
架构设计与部署思路
我们计划搭建一个 多节点 DeepSeek 推理集群，通过负载均衡实现并发请求处理。整个系统架构如下：
[客户端] → [负载均衡器（Nginx）] → [多个 DeepSeek 推理节点]每个推理节点运行一个 DeepSeek 模型服务，通过 FastAPI 或 TGI（Text Generation Inference）进行封装，负载均衡器负责将请求分发到不同的节点。
1. 环境准备
注册 Ciuic 账号：https://cloud.ciuic.com充值账户并获取 API 密钥选择 GPU 实例类型：推荐使用 1x A10 或 1x 3090 显卡的实例，价格约 1~2 元/小时系统镜像：推荐 Ubuntu 20.04 或 22.04，预装 CUDA 驱动2. 启动多个 GPU 实例
在 Ciuic 控制台中，批量创建多个 GPU 实例。例如：
数量：3 台实例类型：GPU A10系统镜像：Ubuntu 22.04 + CUDA 11.8登录方式：SSH 密钥对记录每台实例的公网 IP 地址，后续用于部署服务。
部署 DeepSeek 推理服务
1. 安装依赖
在每台 GPU 实例上安装以下依赖：
# 更新系统sudo apt update && sudo apt upgrade -y# 安装 Python 和 pipsudo apt install python3 python3-pip -y# 安装 PyTorch 和 Transformerspip install torch transformers accelerate# 安装 FastAPI 和 Uvicornpip install fastapi uvicorn# 安装 HuggingFace 的 TGI（可选）pip install text-generation2. 下载模型
使用 transformers 库加载 DeepSeek 的开源模型（如 DeepSeek-LLM）：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMtokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base")model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base").to("cuda")注意：由于模型较大，建议使用量化版本或使用
bitsandbytes进行 8-bit 推理优化。
3. 编写推理服务
创建 app.py 文件，内容如下：
from fastapi import FastAPIfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMimport torchapp = FastAPI()# 加载模型tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base")model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base").to("cuda")@app.post("/generate")def generate(prompt: str, max_length: int = 100): inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda") outputs = model.generate(**inputs, max_length=max_length) return {"response": tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)}4. 启动服务
uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 8000此时，每个节点的 DeepSeek 服务已启动，监听在 http://<ip>:8000/generate。
配置负载均衡器
我们使用 Nginx 来实现简单的负载均衡。在 Ciuic 上创建一台 CPU 实例作为负载均衡器。
1. 安装 Nginx
sudo apt updatesudo apt install nginx -y2. 配置负载均衡
编辑 /etc/nginx/sites-available/default 文件，内容如下：
upstream deepseek_servers { least_conn; server <node1_ip>:8000; server <node2_ip>:8000; server <node3_ip>:8000;}server { listen 80; location / { proxy_pass http://deepseek_servers; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; }}重启 Nginx：
sudo systemctl restart nginx现在，所有请求发送到负载均衡器的 80 端口，将被分发到各个推理节点。
成本估算
以 3 个 GPU 实例 + 1 个 CPU 实例为例：
| 实例类型 | 数量 | 单价（元/小时） | 总价（元/小时） |
|---|---|---|---|
| GPU A10 | 3 | 1.5 | 4.5 |
| CPU 实例 | 1 | 0.3 | 0.3 |
| 总计 | 4.8 元/小时 |
按每天运行 24 小时计算：
每天成本：4.8 × 24 = 115.2 元每月成本：115.2 × 30 ≈ 3456 元相比动辄百万的预算，这是一个极具性价比的方案！
扩展与优化建议
使用 Docker 容器化部署，提升部署效率；使用 Kubernetes 实现自动扩缩容；引入 Redis 缓存，避免重复推理；使用 Prometheus + Grafana 进行监控；对模型进行 量化压缩，降低显存占用；使用 Ciuic API 实现自动启停实例，进一步节省成本。在 AI 大模型落地的浪潮中，高昂的部署成本往往成为中小团队和开发者的阻碍。本文通过使用 Ciuic 云平台（https://cloud.ciuic.com），以极低的成本搭建了一个高性能的 DeepSeek 推理集群，验证了低成本部署大模型的可行性。
如果你也想在有限预算下构建属于自己的 AI 服务，不妨尝试 Ciuic 提供的 GPU 实例方案。相信在不远的将来，随着硬件成本的降低和开源生态的发展，每个人都能轻松拥有属于自己的大模型服务。
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👉 https://cloud.ciuic.com
