在 Google Cloud Platform 上部署 DeepSeek R1，您可以采取两种主要途径：

• 计算引擎：一种具有全栈控制的 DIY、可定制方法。
• Vertex AI：一种完全托管的解决方案，专为简单性和企业级集成而设计。

每种方式都有各自的优势，具体取决于您的需求。让我们来分析一下这两种方式，以便您可以为自己的企业选择正确的部署方式。

方法 1：在 Compute Engine 上部署 DeepSeek R1（DIY Power

如果您希望完全控制基础架构，Compute Engine是您的不二之选。这种方法非常适合需要自定义配置、严格合规性或在隔离（离线）环境中部署的组织。以下是入门方法：

在 Compute Engine 上逐步部署

1. 创建一个具有 GPU（例如 NVIDIA A100 或 V100）的Compute Engine 实例来处理模型训练或推理。
   • 在此处访问配置指南：Compute Engine GPU 设置。
   • 配置将取决于您选择的 Deepseek R1 版本。
2. 如果您的工作负载需要特定的 CPU、内存或 GPU 配置，请选择自定义机器类型。
3. 使用虚拟私有云 (VPC) 服务控制配置安全网络以限制数据访问和暴露。
4. 安装 Docker并设置 DeepSeek R1 容器。
   • 从您的容器注册表中提取预先构建的 Docker 镜像或构建您自己的镜像。
5. 使用“curl”或自定义脚本从其他服务器、本地机器或其他应用程序调用 Deepseek R1。
6. 通过对长期运行的工作负载启用持续使用折扣来优化性能。

Compute Engine 的用例

• 研究与开发：非常适合需要高度灵活性和频繁硬件调整的实验。
• 隔离环境：适用于需要内部控制或完全隔离的云网络的行业。
• 自定义工作流程：拥有专有数据管道和独特安全需求的组织通常会受益于这种方法。

GCP 优势：

借助 Compute Engine，您可以利用自定义机器类型和单租户节点。（单租户节点有助于确保您的数据保持隔离，这对于遵守数据驻留或监管要求至关重要）。

在此了解更多信息：单租户节点文档。

方法 2：在 Vertex AI 上部署 DeepSeek R1（托管简易性）

如果您追求速度和简便性，Vertex AI 可提供完全托管的解决方案。Vertex AI 可处理大部分繁重工作，例如基础设施扩展、端点管理和 MLOps 集成。

Vertex AI 上的分步部署

1. 使用 DeepSeek R1准备预构建的容器或使用自定义容器映像。
   • Vertex AI 支持轻松的容器上传和自动部署。更多信息： 在 Vertex AI 上部署自定义模型。
2. 创建启用自动缩放的模型端点，以有效处理可变工作负载。
3. 启用监控和日志记录以实时跟踪使用情况、性能和错误。
4. 在模型注册表中注册您的模型，以进行版本控制、治理和简化模型管理。
5. 利用Vertex AI SDK 或 API 调用 Deepseek R1 模型

Vertex AI 的用例

• 快速原型设计：非常适合测试需要快速、可扩展基础设施的新用例或应用程序的团队。
• 企业集成：非常适合需要为生产就绪的 AI 模型内置审计跟踪、监控和安全合规性的组织。
• MLOps 集成：Vertex AI 为自动化工作流程提供原生支持，包括 CI/CD 管道、版本跟踪和再训练管道。

GCP 优势：

Vertex AI 提供开箱即用的模型监控、自动扩展和与模型注册表集成的功能，这些功能使企业 AI 模型的管理更快、更可靠。在此处了解有关 Vertex AI 的更多信息：Vertex AI 概述。

Compute Engine 与 Vertex AI：您应该选择哪条路径？

在 Compute Engine 和 Vertex AI 之间进行选择取决于您组织的优先事项和资源。以下是一份快速备忘单，可帮助您做出决定：

通过提供两种部署路径，GCP 允许企业灵活地扩展 AI 解决方案，无论他们需要全栈控制还是企业简便性。

展望未来

在本文中，我们概述了在 GCP 上部署 DeepSeek R1 的两种方法 - 通过 Compute Engine 或 Vertex AI。每种方法都可满足不同的业务需求，从完全基础设施控制到完全托管的简易性。还有一种

Deploying DeepSeek-R1 on Google Cloud Platform (GCP)

在 Cloud Run 上从 Zero 到 Deepseek。

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