搬瓦工 VPS 可以安装部署 DeepSeek / Qwen 大模型吗？思路可行性分析

最近大模型确实非常火，包括很多朋友想自己部署。其实部署 DeepSeek 或者千问这种大模型对于硬件资源的要求还是挺高的，那么是否可能在搬瓦工 VPS 上进行部署呢？说实话比较吃力，不过本文还是简单做一个可行性分析。DeepSeek（尤其是「DeepSeek R1」版本）和 Qwen (通义·千问) 确实都有相应的“本地部署”或“离线模型”方案，但如果希望在 搬瓦工 (BandwagonHost) VPS 上安装部署，需要仔细评估资源与需求。以下提供可行性分析与简单教程参考。

相关文章：

1. 《DeepSeek R1 本地部署教程，简单三步，部署自己的本地大模型》
2. 《如何在 Kubernetes 中部署 DeepSeek R1 大模型》
3. 《在 VPS 服务器上部署 DeepSeek 需要什么配置？怎么部署？》

一、搬瓦工 VPS 部署大模型的可行性

1、搬瓦工配置较轻量

大多数搬瓦工 VPS 仅有少量 vCPU 与内存，且通常不具备 GPU。如果要运行 7B、8B 或以上规模的 LLM（大型语言模型），在纯 CPU 模式下，会非常吃力，更何况部分模型常需数十 GB 内存才能流畅推理。

2、可尝试量化与微型版本

• DeepSeek R1 已出现 7B、8B、14B、32B、70B 等量化版本，理论上可以在 CPU 上做离线推理，但速度会较慢。
• Qwen (通义·千问) 如果有精简或量化版本（如 Qwen-7B 的 4-bit/8-bit），同样可以在 CPU 上跑，只是性能有限。

如果你想做更稳定、可用性更高的服务，通常需要配备带 GPU 的云服务器或本地显卡机器。

二、部署 DeepSeek R1 的思路与示例

以下为在 Ubuntu/Debian 系搬瓦工 VPS 上部署 DeepSeek R1 可以参考的流程（假设你挑选了 8B 或 7B 量化版本，让内存暂时能够容纳）。

2.1 安装 Ollama 工具

搜索结果显示 DeepSeek R1 提供了与 Ollama 兼容的模型镜像，可直接在命令行下载并推理。在 VPS 上执行：

# 更新系统
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

# 下载并安装 Ollama（官方提供 .deb 等包）
sudo apt install -y ./ollama_<version>_linux_amd64.deb

如果官方未直接提供 .deb，可使用 curl 或其他方式安装，具体操作视发行版而定。

2.2 获取 DeepSeek R1 量化模型

1、在终端拉取模型：

ollama run huihui_ai/deepseek-r1-abliterated:7b

或者换成 8b、14b、32b、70b，但是对 VPS 内存要求会逐渐升高[ref:1].

2、等待模型下载：下载完成后，模型会缓存到本地存储。

2.3（可选）安装本地 Web UI

搜索结果提到可安装 Web UI 将 DeepSeek R1 本地化调用。具体步骤示例：

# 克隆或下载 Web UI 项目
git clone https://xxx/DeepSeek-R1-webui.git
cd DeepSeek-R1-webui

# 安装依赖
pip3 install -r requirements.txt

# 运行web服务（假设是 Python Flask 或 Node）
python3 app.py

然后浏览器访问 http://<VPS_IP>:<端口>，即可尝试一个简易的交互界面进行推理。不过：

• 若 VPS 内存不足，可能启动或推理过程会 OOM（内存溢出）。
• 推理速度通常较慢，敬请耐心等待。

三、部署 Qwen (通义·千问) 的思路

1. 模型权重获取
   如果 Qwen 官方或社区开放了 CPU 量化版本（7B、4-bit/8-bit 等），可复制在搬瓦工 VPS 上推理。原理与 DeepSeek 类似：

   # 以 transformers 为例pip3 install torch --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpupip3 install transformers# 下载Qwen量化模型权重并加载
   

2. 推理实例

   from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizermodel_name = "Qwen-7B-chat-cpu-quant"  # 假设存在tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="cpu")prompt = "你好，请简单介绍Qwen模型。"inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")output = model.generate(**inputs, max_length=100)print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
   

   可能数十秒甚至数分钟才能得到一次回复。资源稍低一点，就容易卡死或崩溃。

四、常见问题与建议

1. 模型加载或推理失败
   • VPS 内存不够或没有开启 Swap 导致 OOM，需升级套餐或使用更小的模型。
   • 安装依赖有冲突，可尝试 venv 虚拟环境隔离 Python 包。
2. 速度太慢
   • CPU 不擅长大规模推理，尤其是 10B+ 参数的模型。
   • 若仅做演示或测试，可以接受较长等待时间。若要真正对外提供服务，建议使用带 GPU 的云服务器或本地 GPU 主机。
3. 网络与安全
   • 在 VPS 上启用 Web UI 或接口时，需加防火墙或身份验证，避免他人滥用你的资源。

五、总结

• DeepSeek R1 有 7B、8B、14B 等多档量化版本的离线模型，在 Ollama 等工具支持下，理论上可在搬瓦工 VPS 上部署，但前提是有一定内存（推荐至少 8GB+）且可接受较慢的推理速度。
• Qwen (通义·千问) 若想在无 GPU 环境下部署，也需寻找量化或精简版，避免因参数量过大而无法加载。
• 更优选项：若要真实地、高效地运行深度学习大模型，还是应使用具备 GPU 或高配 CPU/内存的服务器。

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