2025開年以來，各路行業客戶紛紛掀起了DeepSeek部署熱潮，各種比學趕幫超…

那么，怎樣才能不落人后，快速把DeepSeek投入生產呢？目前看，主要有四種路徑↓

?采購DeepSeek一體機：

優點：本地部署開箱即用；

缺點：滿血版一次性采購成本較高，蒸餾版則可用度不夠，未來模型迭代、算力擴容、系統維護、軟硬件升級都受限。

?基于原有基礎設施部署：

優點：可利舊，盤活閑置算力，本地化；

缺點：模型適配、部署、優化有門檻，推理效果不可控。

?基于云端API調用：

優點：成本極低，有多家服務商選擇靈活，適合嘗鮮或測試。

缺點：共享算力，容易踩到劣質API的坑，需要一定的甄別能力。

?基于公有云AI Infra部署模型：

優點：成本低，部署快，模型獨享，安全有保障，模型可持續優化迭代、定制。

缺點：數據要出域，不適用于有強合規需求的場景，同時需要評估各家云服務商的能力。

這么說吧，四種方案各有優缺點，沒有一種方案可以滿足所有類型的客戶需求。

不過我們需要明確一點的是，雖然DeepSeek很牛，但是我們仍然處在“大模型應用的初級階段”。

在這個檔口，無論小型企業還是大中型企業，都應該小步快跑、持續迭代，而不是想著一步到位。

因此，對于小微企業，首選方案?，能夠以極小的投入，快速賦能業務，吃到大模型紅利。

對于成長型、大中型企業，首選方案?，既可以快速切入，又可以滿足未來的規模化應用、模型迭代與定制、模型的專屬性以及安全性。

具體怎么選呢？

無論是方案?調用API，還是方案?云上自助部署，我們都推薦字節跳動旗下的「火山引擎」。

先看方案?API云端調用的場景，目前能夠提供DeepSeek API服務多達幾十家，但接口的性能、延遲、穩定性卻大不相同。

這些因素，都將直接影響DeepSeek最終體驗。

而目前，從各類第三方評測機構的數據看，API接口性能、穩定性，火山全面領先。

下面我們節選了來自國內知名撥測平臺基調聽云的測評結果，包括火山引擎、DeepSeek官方在內的五大API。

其中，火山引擎（火山方舟）提供的DeepSeek API接口，在平均速度、推理速度、生成速度上均表現最優，且首tokens延遲最低。

不僅如此，根據該評測報告，火山引擎API接口穩定性高達99.83%。

無獨有偶，國內另一家中文大模型評測機構superCLUE也發布了各家API的測評結果，火山引擎在完整回復率、準確率、輸出速率等均處于領先地位。

同時，火山引擎的火山方舟平臺，提供高達500萬TPM的全網最高初始限流，以及超過50億的初始離線TPD配額。

同樣的，再看方案?云上部署模型的場景↓

首先，API服務的性能和穩定性，已經從側面證明了火山引擎AI Infra的實力，沒有好的底座，上層服務再“妖嬈”，也是空中樓閣。

更重要的是，火山引擎為大模型上云，做好了一系列準備↓

一、豐富的GPU云主機機型，支持各種尺寸模型。

火山引擎可以提供24G、48G、80G、96G等多種顯存規格的計算實例，單機最大可支持768G顯存，滿足滿血版DeepSeek R1/V3模型的部署。

同時，火山引擎提供成熟的高性能多機互聯集群，跨計算節點可提供高達3.2Tbps的無損互聯帶寬。

通過擴展高性能集群，可以滿足更大規模的并發推理需求。

二、模型部署與推理全棧加速

大模型的推理服務，并不是你顯卡夠牛、顯存夠大就完事OK了，更需要端到端的全棧優化加速。

火山引擎從底層的IaaS、PaaS再到上層的機器學習平臺、火山方舟API調用，每個對應的層級都有針對性的優化，從而系統化、立體化地支撐DeepSeek快速部署與推理服務

這里面有些獨門黑科技，我們單拎出來說——

?支持PD分離架構：

Transformer架構大模型干活的過程，可以分為兩步：并行處理的Prefill階段和串行處理的Decode階段。

Prefill階段可以一次性算完，而Decode階段每生成一個新token，都要依賴前面的結果，串行輸出，速度天然慢。

這兩個階段對算力的要求其實是不一樣的。如果把PD混在一起跑，效率會大打折扣，而PD分離就可以提升效率、節省資源、優化延遲。

舉個通俗的例子：不分離像是你邊看菜譜邊炒菜，PD分離是先把菜譜背熟（Prefill），然后專心炒（Decode），效率高到飛起。

這下明白PD分離的重要性了吧。

而火山引擎是國內公有云平臺中，最先支持DeepSeek PD分離的，對于P和D階段用什么卡、比例多少，可以為用戶提供最佳實踐。

客戶只需選擇平臺預置的模型文件、支持自研xLLM推理引擎的環境鏡像、推理算力，即可一鍵完成DeepSeek R1滿血版PD分離集群化部署，最高推理吞吐提升5倍。

?自研vRDMA網絡，大幅提升互聯效率：

火山引擎自研vRDMA網絡，具備國內首創的基于標準RoCE v2協議的vRDMA能力，可以低門檻的、無侵入式的支撐各種AI框架和軟件棧。

有了強大的網絡支撐，各種PD分離計算、跨池計算、算存互聯的效率可以大大提升，整體通信性能提升最高達80%，時延降低超過70%。

?KV Cache優化：

KV Cache可以有效加速推理速度，但也會吃掉更多的內存和顯存（尤其超長序列任務）。

為此，火山引擎提供彈性極速緩存產品，專門針對大模型推理所需的KV-Cache進行優化，通過多級緩存、GDR零拷貝等手段，使推理時延降低至1/50，GPU開銷降低20%。

?自研推理加速引擎xLLM：

火山引擎提供自研推理加速引擎xLLM，提升大模型推理性能100%以上，同時還支持SGlang和vLLM開源引擎，為大家提供更多靈活選擇。

三、模型調優與一站式模型定制

云上部署大模型的優勢，不僅僅是企業可以獨享模型，更重要的是可以進行按需調優和定制。

在火山引擎部署DeepSeek，可以使用其機器學習平臺進行全尺寸模型調優服務。

同時，火山引擎還提供了高性能自研模型蒸餾框架veTuner、強化學習框架veRL，以及訓推一體、任務優先級調度和故障自愈能力。

用戶可以在自己的專屬VPC網絡中，基于推理形成的業務數據，進行模型蒸餾、強化學習…

整套方案也可以基于火山引擎混合云，適配本地/云上混合部署。

如此，企業級客戶最希望的模型調優和定制需求，都可以一站式搞定。

四、長期技術驅動打造極致性價比

以目前最熱門的、支持滿血版DeepSeek部署的8卡GPU云服務器（顯存96G×8）為例，火山引擎在市場上做到了價格最優。

憑啥火山引擎能做到更優的價格？其實是長期技術驅動打造出極致性價比。

首先是資源成本被“攤薄”了，字節系抖音、今日頭條等多個頭部業務擁有海量的算力資源池，在內外統一的云原生基礎架構加持下，火山引擎與字節跳動國內業務實現資源并池。

憑借規模優勢和自研服務器能力，火山引擎把機器資源的采購、生產、規?；\營成本都降到業界極低的水平。

同時，通過“削峰填谷”的極致調度能力，字節跳動國內業務的空閑計算資源可以極速調度到火山引擎，分鐘級調度10萬核CPU、上千卡GPU的資源量，并通過搶占式實例和彈性預約實例，做到GPU資源潮汐復用。

五、安全性與穩定性

火山引擎自研大模型應用防火墻，具備強大的 All in One 安全防護能力，可為云上部署DeepSeek保障企業級生產流量穩定吞吐和全棧保護。

除此之外，火山引擎的云上模型服務，還增加了各種高可用機制（可觀測性、檢測與恢復），從而提供超強的穩定性。

這一點，大家看前面的API穩定性測試報告，心中就有譜了吧。

還有一點，針對部分客戶對一體機模式的“偏愛”，火山引擎也沒有讓大家失望：AI一體機DeepSeek版閃亮登場！

火山引擎AI一體機支持DeepSeek R1/V3全系列模型、HiAgent AI應用創新平臺、大模型防火墻以及輕量模型訓練平臺，涵蓋模型部署、管理、推理、微調、蒸餾以及AI應用開發等全鏈路能力。

好了，我們總結一下↓

小微企業、個人開發者輕量應用選API調用，大中型企業重度應用、定制選云上部署，一體機“鐵粉”們，當然也可以選擇一體機開箱即用。

無論哪種選擇，火山引擎AI云原生，都是AI時代云基礎設施的最優解。

還想了解更多信息？您可以掃描加入「火山引擎官方大模型技術交流群」，與大模型研發、算法、產品、服務等同學交流互動。

也可以前往火山方舟免費體驗DeepSeek R1滿血版↙