DeepSeek-V4 是 DeepSeek 全新系列大模型,首次将 百万字(1M)超长上下文作为所有官方服务的标配,在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。本方案阿小云分享阿里云官网如何在阿里云 GPU 云服务器上,通过 vLLM 框架高效部署 DeepSeek-V4-Pro。阿里云 GPU 计算资源提供强大硬件支持,确保模型处理大规模数据时保持高性能和稳定性。部署预估费用1600元。
本方案采用专有网络 VPC 及交换机,确保数据传输安全与网络可靠性,实现资源有效隔离和安全管理。我们利用 Ray Cluster 来实现高效的分布式计算,支持 vLLM 推理服务的部署以及大规模模型的加载。完成部署后,将在阿里云平台上构建一个稳定且可扩展的运行环境,如架构图所示。实际部署过程中,用户可以根据自身资源规划情况对配置进行适当调整,但最终建立的运行环境将基本保持与示意图一致的架构。

本方案的技术架构包括以下基础设施和云服务:
开始部署前,请按以下指引完成账号申请、账号充值等准备工作。
1、如果您还没有阿里云账号,请访问 阿里云账号注册页面 ,根据页面提示完成注册。阿里云账号是您使用云资源的付费实体,因此是部署方案的必要前提。
2、为阿里云账号充值。本方案的云资源支持按量付费,且默认设置均采用按量付费引导操作。如果确定任何一个云资源采用按量付费方式部署,账户余额都必须大于等于100元。
创建专有网络 VPC 和交换机,为云服务器 ECS 实例构建云上的私有网络。
登录专有网络管理控制台。创建 1 个安全组,用于限制该专有网络 VPC 下交换机的网络流入和流出。
登录ECS 管理控制台。接下来,您需要创建 1 个云服务器 ECS 实例,临时下模型,后续再同步给 GPU 云服务器。
登录ECS 管理控制台。1、登录ECS管理控制台,在实例页面,找到前面步骤所创建的 ECS 实例。
在右侧操作列,单击远程连接,并选择通过Workbench远程连接。根据页面提示登录,进入终端页面。具体操作请参见:使用Workbench登录ECS实例。
2、执行以下命令完成工具安装
3、执行以下命令创建一个 tmux session
说明:下载模型耗时较长,建议在 tmux session 中启动部署,以免 ECS 断开连接导致下载中断。
4、执行以下命令,切换到模型下载目录
5、执行以下命令,从 ModelScope 拉取项目
6、项目拉取完成后,执行以下命令,进入项目目录
7、执行以下命令,开始下载模型
说明:模型总大小约 866 GB,以 12 MB/s 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)。
接下来您需要创建两台 GPU 云服务器,然后分别在两台服务器上完成环境的初始化。
1、远程连接云服务器ECS:
登录ECS管理控制台,在实例页面,找到前面步骤所创建的 ECS 实例。2、等待GPU驱动安装完成。首次登录时系统将自动安装 GPU 驱动(约15分钟)。

如果界面没有显示安装进展,您也可以执行nvidia-smi命令确认驱动是否安装完成。如果执行后出现报错,请尝试执行以下命令重新安装 GPU 驱动。
3、驱动安装/重载完成后,系统服务会重启,将导致当前会话中断,这是正常现象。请重新连接实例。
4、初始化数据盘,运行以下命令列出所有磁盘及其大小,请根据容量(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工具以支持创建文件系统:
为数据盘(本示例为/dev/nvme1n1,按实际替换)创建ext4文件系统:
将数据盘(本示例为/dev/nvme1n1,按实际替换)挂载到/mnt目录:
检查挂载结果是否符合预期

接下来您需要同步 ECS 实例中的模型到两台 GPU 云服务器。
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,完成两台 GPU 云服务器的模型同步。
Ray 是一个开源分布式计算框架,专注于并行计算与资源调度。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,显著提升推理效率。其架构由主节点统一调度任务与管理资源,工作节点负责执行计算,节点间通过 RPC 通信与分布式对象存储实现高效协作。
1、分别在两台 GPU 的 ECS 控制台中执行以下命令,完成初始化环境安装。

2、分别在两台 GPU 的 ECS 控制台中执行以下命令配置 Ray 集群。选择其中一台 GPU 服务器作为主节点:
在服务器上执行以下脚本,注意替换两个<主节点IP>为服务器私有 IP,替换<MODEL PATH>为真实的模型所在目录:
nNODE_ADDRESS=<主节点IP> nNODE_TYPE=--head nMODEL_PATH= n/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/install-script/deepseek-v4/run_cluster.sh)"","heightLimit":true,"margin":true,"id":"K0our"}">执行以下命令查看启动日志:
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)
在服务器上执行以下脚本,注意分别替换<主节点IP>和<工作节点IP>为主节点和工作节点服务器私有 IP,替换<MODEL PATH>为真实的模型所在目录:
nNODE_ADDRESS=<工作节点IP> nNODE_TYPE=--worker nMODEL_PATH= n/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/install-script/deepseek-v4/run_cluster.sh)"","heightLimit":true,"margin":true,"id":"lF8L8"}">执行以下命令查看启动日志:
输出结果如下图所示:

4、查看 Ray 集群状态
待启动完成后,可以在任意节点执行以下命令查看 Ray 集群状态:
正常启动后 Ray 集群状态如下图所示

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,复制 vLLM API TOKEN 值 :

2、执行以下命令查看服务日志
3、等待模型加载完成后即可进行 API 调用

在 Workbench 中开启一个新的终端会话,输入以下命令,等待模型输出。说明:请将以下代码中的 <vLLM API TOKEN > 替换为前面步骤获取的真实值。
" n-d '{n"model": "DeepSeek-V4-Pro",n"messages": [n {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},n {"role": "user", "content": "好久不见~"}n]n}'","heightLimit":true,"margin":true,"id":"GzLMN"}">1、访问 Chatbox 下载地址下载并安装客户端,本方案以 macOS M5 为例。

2、运行并配置 vLLM API ,单击设置

3、在设置页面的左侧导航中,选择模型提供方,然后单击下方的添加按钮,按照如下表格进行配置。
4、保存配置信息后,即可回到聊天页面,选择刚刚配置的模型进行对话。
若不用于生产环境,建议在体验后按提示清理资源,避免继续产生费用。
释放云服务器ECS实例:
>释放,根据界面提示释放实例。