一、环境准备与资源配置
在天翼云控制台创建部署环境时，建议选择内置优化镜像的云主机实例。该镜像已集成以下组件：
- Intel® xFasterTransformer加速库v3.2
- vLLM推理引擎0.4.1
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型权重文件
- OpenWebUI可视化交互环境
| 模型规模 | GPU配置 | 内存 |
|---|---|---|
| 7B | NVIDIA A100×2 | 512GB |
| 15B | H100×4 | 1TB |
建议通过智能边缘云ECX控制台创建GPU虚拟机时，选择100Gbps InfiniBand网络架构提升数据传输效率。
二、自动化部署流程
天翼云提供标准化部署流程，包含以下关键步骤：
- 在VPC网络配置中设置11434和18080端口入站规则
- 选择包含预装环境的Ubuntu镜像系统
- 配置至少100GB系统盘存储空间
- 启用自动服务启动脚本
部署完成后，可通过nvidia-smi命令验证GPU资源调用状态，服务将在5分钟内完成初始化。
三、推理服务优化策略
基于实际业务场景的优化建议：
- 使用INT8量化降低显存占用40%
- 配置vLLM连续批处理提升吞吐量
- 启用xFasterTransformer的KV缓存复用机制
对于高并发场景，建议在函数计算服务中设置自动扩展策略，通过Kafka队列管理推理请求。
四、监控与维护方案
建议运维体系包含以下要素：
| 指标 | 预警阈值 |
|---|---|
| GPU利用率 | ≥85% |
| 请求延迟 | ≥500ms |
通过ELK日志分析系统收集推理服务的运行日志，设置基于Prometheus的自动告警规则。
本文详细阐述了基于天翼云基础设施的DeepSeek-R1模型部署全流程，通过预置镜像和优化配置可显著降低部署复杂度。实践表明，结合vLLM与xFasterTransformer的方案能提升推理效率30%以上，为大规模AI服务部署提供可靠参考。
