解锁 DeepSeek 安全接入、稳定运行新路径

news2025/3/21 3:30:46

背景

目前，和 DeepSeek 相关的需求总结为两类：

因官方 APP/Web 服务经常无法返回结果，各类云厂商、硬件或软件企业提供满血版或蒸馏版的 API + 算力服务，还有不少基于开源+家用计算和存储设备的本地部署方案，以分担 DeepSeek 官方的服务压力。
各行各业开始调用 DeepSeek API 来设计大模型应用，服务于企业内外部，关注应用的构建效率和稳定性。

此前，我们已经针对以上的第一点需求，发布了不少云端和本地的部署；本篇文章，将针对第二点需求，谈谈流量管理层的工程化方案。

DeepSeek 部署

由于 DeepSeek 开源了完整的 DeepSeek-R1 模型权重，企业可以将模型部署到自己的网络内，从而使得整个 AI 应用的数据链路都掌握在自己手里。

模型权重下载

可以通过魔搭社区 （https://modelscope.cn/） 下载模型权重。

由于完整的 DeepSeek-R1 模型有 671B 参数，运行其全量参数模型需要大量的 GPU 资源，可以考虑通过 int8/int4 等量化方式推理。同时，DeepSeek 也放出了几个不同规格的蒸馏模型，可以在较低配置的机器上部署。

部署方案

阿里云官方已经提供了多种部署方式，包括 PAI、GPU + ACK、魔搭社区+FC、Spring AI Alibaba + Ollama。本文不再详细展开，感兴趣的朋友可自行选择下方链接，了解详情。

PAI：https://mp.weixin.qq.com/s/Ly9bseQxhmunlbePphRsnA
百炼：https://mp.weixin.qq.com/s/UgB90HfKlMDfarMugc5F5w
容器化部署（GPU + ACK）：https://mp.weixin.qq.com/s/SSGD5G7KL8iYLy2jxh9FOg
Serverless 部署（魔搭社区+FC）：https://mp.weixin.qq.com/s/yk5t0oIv7XQR0ky6phiq6g
本地部署（Spring AI Alibaba + Ollama + Higress）：https://mp.weixin.qq.com/s/-8z9OFHvn0A1ga2rFsmeww

通过 PAI 部署

本方案以 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 为例进行演示，用户通过人工智能平台 PAI 的 Model Gallery，无须写代码即可完成模型部署。用户也可以在 PAI-Model Gallery 中选择 DeepSeek-R1 等其他模型进行一键部署，系统将自动适配所需的实例规格。

部署指南：https://www.aliyun.com/solution/tech-solution-deploy/2868642

通过百炼部署

百炼提供了 DeepSeek 模型调用的 API，其中 DeepSeek-R1 与 DeepSeek-V3 分别有 100 万的免费 Token，另有多款开源 Qwen 及 Llama 蒸馏模型支持调用。

部署指南：https://www.aliyun.com/solution/tech-solution-deploy/2868889

通过 GPU 服务器部署

将 DeepSeek-R1 开源模型部署到 GPU 云服务器。在 GPU 云服务器上安装与配置 vLLM 和 Open WebUI。vLLM 负责托管 DeepSeek-R1 模型，Open WebUI 则为用户提供友好的交互界面。

部署指南：https://www.aliyun.com/solution/tech-solution-deploy/2868645

通过 Serverless 范式部署

通过云原生应用开发平台 CAP 部署 Ollama 和 Open WebUI 两个 FC 函数。Ollama 负责托管模型，它是基于 DeepSeek-R1 的推理能力，通过蒸馏技术将推理模式迁移到较小的 Qwen 模型上，从而在保持高效性能的同时降低了计算成本。

部署指南：https://www.aliyun.com/solution/tech-solution-deploy/2868644

本地部署

下载 Ollama，在项目中加入 spring-ai-ollama-spring-boot-starter 依赖，由于模型是通过 ollama 运行的，这里我们也加入，再将 ChatClientBean 注入就可以实现与 DS 模型聊天了。

部署指南：https://java2ai.com/blog/spring-ai-alibaba-ollama-deepseek

大模型应用落地过程中的常见需求

和部署 Web 应用一样，当我们在部署大模型应用时，也会遇到诸如流量突发与过载、网络波动与延迟、安全与合规问题、调用额度和成本管控、发布引起的线上故障等工程化难题，但是由于大模型应用的架构和 Web 应用有所不同，因此应对方案也会有所差异。如下图。

在《大模型推理全景图》一文中，我们分享了流量管控对大模型应用工程化的重要性，而 AI 网关已经成了大模型应用的标配，通过 AI 网关将部署的模型作为服务注册，API 暴露给需要的调用方，同时并具备了限流、鉴权、统计等能力。接下来，我们来看看 AI 网关如何解决大模型应用落地过程中的工程化难题。

Higress 是阿里云开源的一款高性能的网关，用于部署 Web 应用和大模型应用，并提供商业版服务，即阿里云云原生 API 网关，本文将以云原生 API 网关的控制台进行演示。

需求一：自建的 DeepSeek 服务并发有限，调用失败怎么兜底？

DeepSeek-R1 拥有 671B 的庞大参数，部署成本较高，可以部署一些 R1 系列的蒸馏模型进行兜底，如基于 Qwen 模型训练的 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B [ 1] 是个不错的选择。

云原生 API 网关中的 AI 网关支持配置多个后端模型服务，且可以通过 Fallback 能力将失败的请求重新调度，如调用自部署的 DeepSeek-R1 失败后，就可以路由至一些参数较小的模型。此外，也可以选择路由至在线 API 服务以确保整体服务能力，如 DeepSeek-V3、Qwen-max 等。

如图，配置了 DeepSeek 的服务，Fallback 策略为调用 qwen-max。

需求二：自建的 DeepSeek 服务怎么保证内容安全？

DeepSeek 的 R1 系列开源模型的输出风格整体是偏“自由”的，如果使用其提供对外服务，难免会有对内容安全的担忧，一旦模型对一些敏感问题做了回复，可能会为企业带来一些额外的解释成本。

云原生 API 网关对接了阿里云内容安全，能够做到对大模型请求/响应的实时处理与内容封禁，阿里云内容安全通过了信通院的认证，能够提供强有力的 AI 内容安全保障。

开启内容安全后，此时如果发送违规内容，将会得到如下响应：

{
  "id": "chatcmpl-E45zRLc5hUCxhsda4ODEhjvkEycC9",
  "object": "chat.completion",
  "model": "from-security-guard",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "我不能处理隐私信息"
      },
      "logprobs": null,
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 0,
    "completion_tokens": 0,
    "total_tokens": 0
  }
}

同时，在内容安全控制台可以查看每一个请求的审计日志：