部署DeepSeek的4条路，企业级客户到底该咋走？

那么，怎样才能不落人后，快速把DeepSeek投入生产呢？目前看，主要有四种路径↓

缺点：模型适配、部署、优化有门槛，推理效果不可控。

缺点：共享算力，容易踩到劣质API的坑，需要一定的甄别能力。

❹ 基于公有云AI Infra部署模型：

不仅如此，根据该评测报告，火山引擎API接口稳定性高达99.83%。

首先，API服务的性能和稳定性，已经从侧面证明了火山引擎AI Infra的实力，没有好的底座，上层服务再“妖娆”，也是空中楼阁。

更重要的是，火山引擎为大模型上云，做好了一系列准备↓

火山引擎可以提供24G、48G、80G、96G等多种显存规格的计算实例，单机最大可支持768G显存，满足满血版DeepSeek R1/V3模型的部署。

大模型的推理服务，并不是你显卡够牛、显存够大就完事OK了，更需要端到端的全栈优化加速。

❷ 自研vRDMA网络，大幅提升互联效率：

火山引擎自研vRDMA网络，具备国内首创的基于标准RoCE v2协议的vRDMA能力，可以低门槛的、无侵入式的支撑各种AI框架和软件栈。

有了强大的网络支撑，各种PD分离计算、跨池计算、算存互联的效率可以大大提升，整体通信性能提升最高达80%，时延降低超过70%。

❸ KV Cache优化：

KV Cache可以有效加速推理速度，但也会吃掉更多的内存和显存（尤其超长序列任务）。

为此，火山引擎提供弹性极速缓存产品，专门针对大模型推理所需的KV-Cache进行优化，通过多级缓存、GDR零拷贝等手段，使推理时延降低至1/50，GPU开销降低20%。

❹ 自研推理加速引擎xLLM：

在火山引擎部署DeepSeek，可以使用其机器学习平台进行全尺寸模型调优服务。

同时，火山引擎还提供了高性能自研模型蒸馏框架veTuner、强化学习框架veRL，以及训推一体、任务优先级调度和故障自愈能力。

用户可以在自己的专属VPC网络中，基于推理形成的业务数据，进行模型蒸馏、强化学习…

整套方案也可以基于火山引擎混合云，适配本地/云上混合部署。

如此，企业级客户最希望的模型调优和定制需求，都可以一站式搞定。

以目前最热门的、支持满血版DeepSeek部署的8卡GPU云服务器（显存96G×8）为例，火山引擎在市场上做到了价格最优。

首先是资源成本被“摊薄”了，字节系抖音、今日头条等多个头部业务拥有海量的算力资源池，在内外统一的云原生基础架构加持下，火山引擎与字节跳动国内业务实现资源并池。

凭借规模优势和自研服务器能力，火山引擎把机器资源的采购、生产、规模化运营成本都降到业界极低的水平。

同时，通过“削峰填谷”的极致调度能力，字节跳动国内业务的空闲计算资源可以极速调度到火山引擎，分钟级调度10万核CPU、上千卡GPU的资源量，并通过抢占式实例和弹性预约实例，做到GPU资源潮汐复用。

火山引擎AI一体机支持DeepSeek R1/V3全系列模型、HiAgent AI应用创新平台、大模型防火墙以及轻量模型训练平台，涵盖模型部署、管理、推理、微调、蒸馏以及AI应用开发等全链路能力。

好了，我们总结一下↓