使用阿里云GPU服务器部署DeepSeek-V4-Pro全流程（保姆级教程）
DeepSeek-V4是DeepSeek家族的全新力作，最大的亮点就是把“百万字（1M）超长上下文”做成了标配服务——所有官方服务开箱即用，不用额外申请。在Agent能力、世界知识和推理性能上，它也在国内和开源领域做到了领先水平。简单说，这是一个真正能打的大模型了。
接下来，这篇指南会完整走一遍阿里云GPU云服务器上的部署流程，核心是用vLLM框架来做推理服务。关于费用，部署预估在1600元左右，算得上是把模型跑起来的性价比方案之一了。
GPU服务器部署DeepSeek方案架构
整个部署方案对网络和安全做了通盘考虑：使用专有网络VPC和交换机来保障数据传输安全，实现资源隔离；再利用Ray Cluster来做分布式计算调度，支撑vLLM推理服务的部署和大型模型的加载。最终的效果，是在阿里云上搭建出一个稳定、可扩展的运行环境，架构图如下。实际部署中，根据自身的资源情况可以做适当调整，但整体架构基本保持一致。
方案涉及的基础设施和云服务包括：
动手之前，先搞定账号和充值，这是前提。
一、准备账号
1、如果还没有阿里云账号，先到注册页面完成注册。这个账号是使用云资源的付费主体，没有它就走不通了。
2、为账号充值。本方案里的云资源默认按量付费方式引导操作。如果你的账号采用按量付费部署，账户余额至少要大于等于100元，才能顺利推进。
二、部署资源（VPC、安全组、云服务器ECS）
1、创建专有网络 VPC 和交换机
为云服务器ECS构建一个云上的私有网络，这是第一步。
登录专有网络管理控制台。在顶部菜单栏，选择预购买GPU服务器地域。在左侧导航栏，单击专有网络。在专有网络页面，单击创建专有网络。在创建专有网络页面，配置1个专有网络和1台交换机。配置交换机时，务必确保该交换机所属的可用区的ECS处于可用状态。
2、创建安全组
创建一个安全组，用来控制VPC下交换机的网络流入和流出流量。
登录ECS管理控制台。在左侧导航栏，选择网络与安全>安全组。在顶部菜单栏，选择预购买GPU服务器地域。在安全组页面，单击创建安全组。在创建安全组页面，创建一个安全组。
3、创建云服务器 ECS
接下来，需要创建一个云服务器ECS实例，用来临时下载模型，后续再同步给GPU云服务器。
登录ECS管理控制台。在顶部菜单栏，选择预购买GPU服务器地域。在左侧导航栏，选择实例与镜像 > 实例。在实例页面，单击创建实例。下表中未说明的参数，可按默认值处理。
三、下载模型
1、登录ECS管理控制台，在实例页面找到刚才创建的ECS实例。在右侧操作列单击远程连接，选择通过Workbench远程连接，按照页面提示登录，进入终端页面。
2、执行以下命令完成工具安装：
3、创建一个tmux session，因为模型下载耗时比较长，建议在tmux session中启动，防止ECS断开连接导致下载中断。
4、切换到模型下载目录：
5、从ModelScope拉取项目：
6、进入项目目录：
7、开始下载模型：
模型总大小约866 GB，以12 MB/s的下载速度计算，预计耗时约20小时（受网络波动影响，实际约18~24小时）。
四、创建 GPU 资源
接下来需要创建两台GPU云服务器，然后分别在两台服务器上完成环境初始化。
1、创建GPU云服务器
登录ECS管理控制台。在左侧导航栏，选择实例与镜像 > 实例。在实例页面，单击创建实例。下表中未说明的参数可按默认值处理。
2、初始化环境
1、远程连接云服务器ECS：登录ECS管理控制台，在实例页面找到刚才创建的ECS实例。在右侧操作列单击远程连接，选择通过Workbench远程连接，使用自定义密码进行登录。
2、等待GPU驱动安装完成。首次登录时系统会自动安装GPU驱动（大约需要15分钟）。
如果界面没有显示安装进度，可以执行nvidia-smi命令确认驱动是否安装完毕。如果报错，执行以下命令重新安装：
3、驱动安装完成后，系统服务会重启，当前会话会中断，这是正常的。重新连接实例即可。
4、初始化数据盘。运行以下命令列出所有磁盘及其大小，根据容量（比如1000 GiB）识别你的数据盘设备名。本示例中，1000 GiB数据盘的设备名为/dev/nvme1n1。
安装e2fsprogs工具：
为数据盘创建ext4文件系统（将/dev/nvme1n1替换为实际设备名）：
挂载数据盘到/mnt目录：
检查挂载结果：
五、同步模型
接下来，需要把普通ECS实例中下载好的模型同步到两台GPU云服务器上。
1、分别在两台GPU云服务器上执行以下命令，安装文件同步工具：
2、然后在普通ECS实例中执行以下命令，完成模型同步到两台GPU服务器：
六、部署 Ray Cluster
Ray是一个开源分布式计算框架，专注于并行计算和资源调度。在大语言模型部署场景中，Ray通过动态扩缩容和多节点协同，能显著提升推理效率。架构上，主节点负责调度任务和管理资源，工作节点执行计算任务，节点间通过RPC通信和分布式对象存储实现高效协作。
1、分别在两台GPU的ECS中执行以下命令，完成初始化环境安装：
2、配置Ray集群。选择一台GPU服务器作为主节点，执行以下脚本（注意替换<主节点IP>为服务器私有IP，
查看启动日志：
输出结果如下图所示：
3、选择另一台GPU服务器作为工作节点（节点扩容），执行以下脚本（替换<主节点IP>和<工作节点IP>为相应的私有IP）：
查看启动日志：
输出结果如下图所示：
4、查看Ray集群状态。启动完成后，任意节点执行以下命令：
正常启动后Ray集群状态如下图所示：
六、启动推理服务
1、在主节点服务器上执行以下命令启动vLLM推理服务：
输出如下图所示，请复制vLLM API TOKEN值。
2、查看服务日志：
3、等待模型加载完成后，即可进行API调用。
七、方案验证
1、通过 curl 调用模型
在Workbench中开启一个新终端会话，输入以下命令（将
2、使用 Chatbox 调用模型
1、下载并安装Chatbox客户端（本方案以macOS M5为例）。
2、运行并配置vLLM API，点击设置。
3、在设置页面的左侧导航中选择模型提供方，点击添加按钮，按以下表格配置。
4、保存配置后，即可回到聊天页面，选择刚配置的模型进行对话。
八、清理资源
如果不在生产环境使用，建议体验后按以下步骤清理资源，避免继续产生费用。
释放云服务器ECS实例：登录ECS管理控制台，在实例页面找到目标实例，在操作列选择
>释放，按提示操作。
删除安全组：登录ECS管理控制台，在安全组页面找到目标安全组，在操作列单击删除。
删除交换机：登录专有网络控制台，在交换机页面找到目标交换机，在操作列单击删除。
释放专有网络VPC：登录专有网络控制台，在专有网络页面找到目标VPC，在操作列单击删除。
