在阿里云ECS云服务器上免费一键安装部署DeepSeek图文教程-阿里云开发者社区

近年来，开源大模型 DeepSeek-R1 凭借其对标 OpenAI o1 正式版的性能表现，以及后训练阶段大规模强化学习技术的应用，在极少标注数据场景下仍能保持高效推理能力，迅速成为 AI 领域的焦点，吸引了众多开发者与企业用户关注。为帮助用户便捷体验其功能，本文提供在阿里云 ECS 主机上免费一键安装部署 DeepSeek-R1 的详细流程，覆盖环境准备、部署操作、功能测试等全环节，适用于不同技术背景的用户。

一、选择阿里云 ECS 主机的核心原因

阿里云 ECS（弹性计算服务）凭借以下特性，成为部署 DeepSeek-R1 的理想载体：

性能适配性：支持多种实例规格，从入门级 2 核 4G 到高性能 8 核 32G，可满足不同参数规模 DeepSeek-R1 模型（如 7B、13B 版本）的运行需求，且部分实例支持 GPU 加速（如搭载 NVIDIA A10、T4 的 EGS 实例），能显著提升大模型推理速度；
稳定性保障：提供 99.95% 以上可用性 SLA，采用专有网络 VPC 实现资源隔离，配合安全组规则、DDoS 基础防护等功能，确保模型部署环境的安全性与服务连续性；
弹性扩展能力：支持 CPU、内存、带宽、存储的弹性升降配，当业务需求增长（如并发请求增加）时，可快速调整实例配置，无需重新部署环境；
生态兼容性：兼容 Linux 主流操作系统（如 Alibaba Cloud Linux、CentOS），支持 Docker、Ollama 等常用部署框架，且能便捷对接阿里云百炼 API、对象存储 OSS 等产品，拓展模型应用场景。

阿里云服务器ECS： https://www.aliyun.com/product/ecs 如下图：

二、DeepSeek-R1 模型核心优势

在部署前，先明确 DeepSeek-R1 的核心价值，帮助用户判断是否适配自身需求：

开源免费特性：模型代码与权重完全开源，用户可自由下载、修改、二次开发，无商业使用版权限制，降低 AI 应用开发成本；
高效推理能力：通过知识蒸馏与强化学习技术优化，在 7B 参数规模下即可达到接近大模型的推理效果，兼顾性能与资源消耗，适配中小规模算力场景；
多场景适配性：支持文本生成、逻辑推理、代码辅助、联网搜索等功能，可用于智能客服、内容创作、数据分析、开发辅助等多样化场景；
便捷集成能力：提供 API 接口调用方式，可轻松与企业现有系统（如 OA、CRM）、Web 应用、移动端 APP 集成，降低开发门槛。

阿里云DeepSeek帮助文档：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/deepseek-api

三、部署前准备：ECS 实例规格与环境要求

（一）ECS 实例规格选择建议

DeepSeek-R1 模型不同参数版本对算力需求差异较大，需根据部署的模型版本选择匹配的 ECS 实例，以下为 2025 年阿里云 ECS 主流实例规格参考：

DeepSeek-R1 模型版本	推荐 ECS 实例类型	实例配置（CPU / 内存）	存储要求	网络要求	适用场景
7B（轻量版）	通用算力型 u1 实例	2 核 4G 或 4 核 8G	40G+ ESSD 云盘	3M+ 固定带宽	个人测试、小型应用对接
7B（性能版）/13B	经济型 e 实例 / 企业级 c7	4 核 16G 或 8 核 32G	80G+ ESSD 云盘	5M+ 固定带宽	企业轻量业务、中等并发请求
13B（GPU 加速版）	弹性 GPU 服务（EGS）	4 核 32G + NVIDIA T4/A10	100G+ NVMe 云盘	10M+ 固定带宽	高并发推理、低延迟需求场景

说明：若选择 GPU 实例（如 EGS 的 gn6i 实例，4 核 15G + T4 GPU，月费 1681 元），需确保实例已预装 GPU 驱动（阿里云部分 GPU 实例提供预装镜像，可减少环境配置步骤）。

阿里云GPU云服务器： https://www.aliyun.com/product/egs 如下图：

（二）基础环境要求

操作系统：Linux 系统（推荐 Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64 位或 CentOS 7.9，兼容性更强，且支持阿里云官方镜像源加速）；
网络配置：ECS 实例需分配公网 IP（固定公网 IP 或弹性公网 EIP），确保能通过公网访问；
安全组规则：需开放 22 端口（用于 SSH 远程连接）、8080 端口（用于 Open WebUI 访问）、11434 端口（用于 Ollama 服务通信），若需通过 API 公网调用，需额外配置对应端口规则；
依赖工具：实例需预装 Python 3.8+、pip 20.0+、git、curl，部分部署方案需 Docker 环境（如通过容器部署 Open WebUI）。

四、一键安装部署详细流程

（一）步骤 1：登录阿里云 ECS 控制台并准备实例

登录控制台：访问阿里云官网（www.aliyun.com），登录账号后进入「ECS 管理控制台」，在左侧导航栏选择「实例与镜像 > 实例」；
选择 / 创建实例：

若已有符合规格的 ECS 实例，确认实例状态为「运行中」，记录其公网 IP 地址（后续远程连接与访问需使用）；
若需创建新实例，点击「创建实例」，按以下配置选择（未提及参数保持默认）：

付费类型：包年包月（长期使用更划算，新老用户同享优惠，如 2 核 4G 通用算力型 u1 实例年费 199 元）；
地域：优先选择用户集中区域（如华东 1・杭州、华北 2・北京），降低网络延迟；
实例规格：参考前文「实例规格选择建议」，如部署 7B 版本可选「通用算力型 u1-2 核 4G」；
镜像：选择「Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64 位」；
存储：40G ESSD Entry 云盘（基础需求）或 80G ESSD 云盘（需存储更多模型权重时）；
网络：勾选「分配公网 IPv4 地址」，带宽选择 3M+；
安全组：新建或选择已有的安全组，确保开放 22、8080、11434 端口；

完成实例创建后，等待实例启动（约 1-2 分钟），状态变为「运行中」即可继续。

（二）步骤 2：远程连接 ECS 实例

获取连接信息：在 ECS 实例列表中，找到目标实例，点击右侧「操作 > 远程连接」；
选择连接方式：

新手推荐「通过 Workbench 远程连接」：点击「立即登录」，输入实例登录密码（创建实例时设置，若忘记可通过「重置密码」功能修改），点击「确定」即可进入 ECS 命令行界面；
熟悉 Linux 操作的用户可使用 SSH 工具（如 PuTTY、Xshell）：输入公网 IP、端口 22、用户名（默认 root 或 ecs-user）及密码，建立连接；

验证环境：连接成功后，执行以下命令检查基础工具是否已安装，若提示「command not found」则需先安装：bash

运行

# 检查Python版本
python3 --version
# 检查pip版本
pip3 --version
# 检查git与curl
git --version && curl --version

若需安装缺失工具（以 Alibaba Cloud Linux 为例）：

bash

运行

sudo yum update -y
sudo yum install -y python3 python3-pip git curl

（三）步骤 3：安装依赖环境

执行以下命令安装 DeepSeek-R1 所需的 Python 依赖（如 PyTorch、Transformers 框架）：

bash

运行

# 更新pip并配置阿里云镜像源（加速下载）
pip3 config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip3 config set install.trusted-host mirrors.aliyun.com
pip3 install --upgrade pip
# 安装核心依赖
pip3 install torch==2.1.0 transformers==4.35.2 accelerate==0.24.1 sentencepiece==0.1.99

等待依赖安装完成（约 5-10 分钟，视网络速度而定），无报错即表示依赖环境准备就绪。

（四）步骤 4：下载 DeepSeek-R1 源码与一键部署脚本

克隆官方仓库：执行以下命令从 GitHub 克隆 DeepSeek-R1 源码仓库（若访问 GitHub 较慢，可使用 Gitee 镜像仓库）：bash

运行

git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1.git
# 进入仓库目录
cd DeepSeek-R1

获取一键部署脚本：仓库内已包含官方提供的install.sh脚本，若缺失可通过以下命令下载：bash

运行

curl -fsSL https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/install-script/deepseek-r1-for-platforms/install.sh -o install.sh
# 赋予脚本执行权限
chmod +x install.sh

（五）步骤 5：一键部署 DeepSeek-R1 服务

执行部署脚本：在 DeepSeek-R1 目录下，运行以下命令启动一键部署：bash

运行

./install.sh

脚本执行流程：脚本会自动完成以下操作，无需手动干预：

检查并安装缺失的系统依赖（如 Docker、Ollama）；
拉取指定版本的 DeepSeek-R1 模型权重（默认 7B 版本，若需部署其他版本，可在脚本中修改MODEL_VERSION参数为13b等）；
配置模型运行环境变量（如内存分配、推理精度）；
启动 Ollama 服务（用于托管 DeepSeek-R1 模型）与 Open WebUI（提供可视化交互界面）；

确认部署完成：当命令行输出「Installation completed. Service started successfully」时，说明部署已完成，记录此时提示的「Ollama 服务端口（默认 11434）」与「Open WebUI 访问地址格式（http://[公网 IP]:8080）」。

五、部署 Open WebUI 与模型服务对接

Open WebUI 是一款友好的大模型交互界面，支持对话管理、模型切换、API 调用配置等功能，以下为部署与配置流程：

（一）步骤 1：部署 Open WebUI

若前文一键部署脚本未自动安装 Open WebUI，可通过以下命令单独部署（基于 Docker，更便捷且环境隔离）：

安装 Docker（若未安装）：bash

运行

# 安装Docker依赖
sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
# 添加Docker镜像源
sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
# 安装Docker
sudo yum install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io
# 启动Docker服务并设置开机自启
sudo systemctl start docker && sudo systemctl enable docker

拉取 Open WebUI 镜像并启动容器：bash

运行

# 拉取官方镜像（选择适配版本，此处以0.5.10为例）
sudo docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:0.5.10
# 启动容器，映射8080端口与数据目录
sudo docker run -d -p 8080:8080 \
  -v /mnt/open-webui-data:/app/backend/data \
  -e OLLAMA_API_BASE_URL=http://localhost:11434/api \
  --name open-webui \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:0.5.10

其中，OLLAMA_API_BASE_URL指定对接本地 Ollama 服务，确保 Open WebUI 能调用 DeepSeek-R1 模型。

（二）步骤 2：配置 Open WebUI 对接 DeepSeek-R1

访问 Open WebUI：在本地浏览器输入「http://[ECS 公网 IP]:8080」，首次登录需创建管理员账号（设置用户名、密码）；
添加 DeepSeek-R1 模型：

登录后点击右上角头像，选择「管理员面板 > 模型」；
点击「+ 添加模型」，在「模型 ID」处输入「deepseek-r1:7b」（或对应部署的模型版本，如 13B 版本为「deepseek-r1:13b」），「模型来源」选择「Ollama」；
配置模型参数（可选）：如「最大上下文长度」设为 4096，「温度」设为 0.7（控制输出随机性），点击「保存」；

验证模型对接：返回首页，在模型选择下拉框中选择「deepseek-r1:7b」，输入测试 prompt（如「你是谁？请介绍一下自己」），点击发送，若能正常返回模型响应，说明对接成功。

六、功能测试与高级配置

（一）基础功能测试

文本生成测试：输入「写一篇关于 AI 在教育领域应用的短文，300 字左右」，检查模型输出的逻辑性、流畅度与内容相关性；
逻辑推理测试：输入「小明有 5 个苹果，分给小红 2 个，又买了 3 个，现在小明有几个苹果？请写出计算过程」，验证模型的基础逻辑能力；
API 调用测试：若需通过 API 集成到其他应用，可在 ECS 实例内执行以下 curl 命令（本地测试）：bash

运行

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "deepseek-r1:7b",
  "prompt": "解释什么是机器学习",
  "stream": false
}'

若需公网调用，需将「localhost」替换为 ECS 公网 IP，并确保安全组开放 11434 端口。

（二）高级配置：开启联网搜索功能

DeepSeek-R1 支持通过联网获取实时信息，提升回答时效性，配置步骤如下：

获取搜索引擎配置：

访问 Google Custom Search Engine 控制台（https://cse.google.com/cse/all），创建自定义搜索引擎，记录「Search Engine ID」；
进入 Google Cloud 开发者平台（https://developers.google.com/custom-search/v1/overview），创建 API 密钥，记录「API Key」；

在 Open WebUI 中配置：

进入「管理员面板 > 插件 > 联网搜索」，启用「Google 搜索」插件；
输入获取的「Search Engine ID」与「API Key」，点击「保存」；

测试联网功能：在对话输入框中输入「2025 年阿里云 ECS 最新优惠活动有哪些？请联网查询」，模型会自动调用搜索引擎获取实时信息并生成回答。

七、常见问题与解决方案

远程连接失败：

检查 ECS 实例状态是否为「运行中」，公网 IP 是否正确；
确认安全组是否开放 22 端口，若未开放，进入「安全组 > 配置规则 > 入方向 > 添加规则」，端口范围填「22/22」，授权对象填「0.0.0.0/0」；
若忘记登录密码，在 ECS 实例列表中点击「更多 > 密码 / 密钥 > 重置密码」，重启实例后生效。

模型部署后无法启动：

检查实例内存是否充足，若部署 7B 模型时内存不足（如 2 核 2G 实例），会导致服务崩溃，需升级实例规格（如改为 2 核 4G）；
查看日志定位问题：执行「journalctl -u ollama」查看 Ollama 服务日志，或「docker logs open-webui」查看 Open WebUI 容器日志，根据报错信息修复（如缺失依赖则重新安装）。

Open WebUI 无法访问：

检查 ECS 实例公网 IP 是否正确，端口是否为 8080；
确认安全组已开放 8080 端口，且容器正常运行（执行「docker ps」查看 open-webui 容器状态，若未运行则执行「docker start open-webui」）；
若使用浏览器访问时提示「无法连接」，可在 ECS 实例内执行「curl http://localhost:8080」，若能返回页面内容，说明问题出在公网网络配置（如安全组、带宽），否则需重启 Open WebUI 服务。

模型推理速度慢：

若为 CPU 实例，可尝试降低模型参数规模（如从 13B 改为 7B），或启用模型量化（在 Ollama 启动命令中添加「--quantize q4_0」参数）；
若需显著提升速度，建议升级为 GPU 实例（如阿里云 EGS 的 T4 实例），并确保 GPU 驱动正常（执行「nvidia-smi」检查驱动状态）。

八、总结

通过本文流程，用户可在阿里云 ECS 主机上快速完成 DeepSeek-R1 的免费一键部署，从实例准备到功能测试全程不超过 30 分钟。部署过程中，需重点关注 ECS 实例规格与模型版本的匹配性、安全组端口的开放配置，以及 Ollama 与 Open WebUI 的对接有效性。若需拓展应用场景，可进一步对接阿里云百炼 API 实现更灵活的调用，或通过容器化部署提升环境可移植性。后续若业务需求增长，可利用 ECS 的弹性扩展能力调整配置，确保模型服务稳定运行。

在阿里云ECS云服务器上免费一键安装部署DeepSeek图文教程