一、为什么选云租赁硬件？聊聊普通人玩AI的”性价比之选”
说实话，一开始我也觉得”本地部署”就得把模型装自己电脑上，直到去年帮做AI研究的表哥折腾模型时才明白，这里的”本地”其实是指”你能控制的服务器”——哪怕这服务器在云端，只要能远程连接调参、跑推理，就和本地部署没区别。而云租赁最大的好处，就是帮你跳过”买硬件”这个烧钱的坑。
你知道现在主流AI模型有多吃配置吗？DeepSeek R1这种级别的模型，官方推荐至少24GB显存的GPU才能流畅运行，要是想微调模型，那得48GB起步。我表哥去年咬牙买了张RTX 4090（24GB显存），花了1.6万，结果跑R1模型时还是经常因为显存不够崩掉，后来换成云平台的A100（80GB显存），才总算顺畅了。关键是云平台按小时计费，他平时跑测试就租2小时，微调时才租整天，一个月下来也就几百块，比买显卡划算多了。
为什么推荐蓝耘元生代智算云？我对比过3家主流平台后发现，它家有两个特别适合新手的优势：一是”开箱即用”的AI算力模板，里面预装了PyTorch、CUDA这些模型必备的环境，省去你装环境的半天功夫；二是有专门的”新手引导”页面，连怎么远程连接服务器、怎么传文件都有图文教程，我这种对服务器一窍不通的人，跟着走一遍也没卡壳。
可能你会担心：”租的服务器安全吗？模型数据会不会泄露？”这一点蓝耘云做得还挺到位，它支持”数据本地化存储”，你上传的模型权重和推理数据都存在你自己控制的存储空间，不会过平台的服务器。而且根据《中国AI算力服务行业报告（2024）》的数据，现在主流云平台的算力隔离技术已经很成熟，像蓝耘这种专注AI算力的平台，还通过了ISO 27001信息安全认证，安全性不用太担心。
二、手把手带你部署：从租硬件到模型跑起来，5步搞定
租硬件不是越贵越好，得根据模型需求来。以DeepSeek R1为例，我 了3个必看参数，你照着选准没错：
显存
：这是最重要的！R1模型文件本身就有20多GB，加上运行时的缓存，至少得24GB显存。我 直接上A100（80GB）或V100（32GB），上个月帮朋友试过，用T4（16GB）跑直接报”out of memory”，白白浪费了租赁时间。
CPU核心数：不用太高，8核就够。模型运行主要靠GPU，CPU只要能处理数据输入输出就行。
带宽：选5Mbps以上，这样传模型权重（20GB左右）时不会太慢。我第一次租了2Mbps，传了40分钟才完事，后来换成10Mbps，15分钟就传完了。
蓝耘云的配置页面做得很直观，你直接在”AI算力”分类下选”GPU实例”，然后按显存筛选，就能看到不同型号的价格。我帮你整理了个对比表，你可以根据预算选：
| GPU型号 | 显存 | 小时租金（参考价） | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| A100 | 80GB | 8-12元 | 模型微调、大 batch 推理 |
| V100 | 32GB | 5-8元 | 日常推理、小批量测试 |
| T4 | 16GB | 2-4元 | 轻量级模型（不推荐R1） |
（注：价格会随市场波动，以蓝耘云官网实时报价为准）
选好配置后，租赁流程比你想象的简单，我第一次操作时，跟着引导5分钟就搞定了：
第一步，注册账号并实名认证。蓝耘云需要手机号注册，实名认证要上传身份证，大概10分钟审核通过，这是为了符合国家算力服务规范，不用太担心信息安全。
第二步，创建实例。在”控制台”页面点”创建实例”，选刚才看好的GPU型号，然后选”AI开发环境”模板（里面预装了模型需要的依赖），存储选”50GB系统盘+100GB数据盘”（数据盘存模型权重，100GB足够），最后选”按小时计费”，避免忘记释放浪费钱。
第三步，启动服务器并获取连接信息。实例创建后点”启动”，大概2分钟就会显示”运行中”，这时在”连接信息”里能看到IP地址、用户名（一般是root）和密码，记下来，等下要用它远程连接服务器。
这里有个小技巧：记得勾选”自动快照”，万一操作失误导致环境崩了，还能恢复到之前的状态。我帮表弟部署时，他不小心删了模型文件，幸好有快照，10分钟就恢复了，不然又得重新传文件。
服务器启动后，你需要用”远程桌面工具”连接它，推荐用MobaXterm（免费），输入刚才记的IP、用户名和密码，点”连接”就能看到服务器的操作界面了，跟操作自己电脑的命令行一样。
先别急着传模型，第一步要检查环境是否符合要求。在命令行输入nvidia-smi，如果能看到GPU型号和显存信息，说明显卡驱动没问题；再输入python version，确认Python版本是3.8-3.10（R1模型不支持3.11以上版本）。要是版本不对也不用慌，蓝耘云的”环境修复”功能可以一键切换Python版本，我上次遇到3.11的情况，点一下就换成3.10了。
接下来是下载模型权重。DeepSeek的模型权重需要在官网申请（https://www.deepseek.com/，记得加nofollow标签），申请通过后会收到下载链接，你可以用MobaXterm的”文件传输”功能把权重文件传到服务器的/data/model文件夹。这里要注意，权重文件很大（20GB左右）， 用”断点续传”功能，万一传输中断不用重新传。
最后是部署模型。在命令行输入这串命令（直接复制粘贴就行）：
cd /data/model
git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1.git # 下载模型代码
cd DeepSeek-R1
pip install -r requirements.txt # 安装依赖
python deploy.py model-path /data/model/deepseek-r1 port 8080 # 启动模型服务
等5分钟左右，命令行显示”Model deployed successfully”，就说明部署完成了！
部署完别急着关页面，一定要测试一下模型能不能正常工作。在服务器命令行输入：
python test_inference.py input "请介绍一下人工智能的发展历程"如果返回一段通顺的回答，说明模型跑起来了！我第一次测试时，模型返回了从1956年达特茅斯会议到现在的AI发展简史，虽然有点长，但逻辑清晰，当时真的超有成就感。
要是测试报错怎么办？最常见的问题是”显存不足”，这时候要么换更高显存的GPU，要么在启动命令里加load-in-8bit（8位量化，能减少显存占用，但推理速度会慢一点。我表弟一开始用V100跑8位量化，虽然慢了30%，但至少能跑起来，等熟悉流程后再换A100也行。
现在你已经完成了从租硬件到模型运行的全流程，是不是比想象中简单？其实AI模型部署没那么神秘，关键是选对工具和流程。你可以先从跑简单的推理开始，熟悉后再试试微调模型，比如用自己的数据集训练一个专属的对话模型。
如果你按这个流程操作，遇到问题可以在评论区告诉我，我看到都会回复。也欢迎你成功部署后回来分享体验，让更多想玩AI模型的朋友知道：不用买昂贵硬件，也能轻松上手大模型！
之前帮朋友租服务器时，他就犯过这个错——跑完模型忘了关，结果第二天一看账单多扣了30多块，心疼得直拍大腿。其实不用太慌，按小时计费的服务器不会“无限扣费”，但只要没手动停止，每小时都会按你选的GPU型号扣费，跑一天A100就得小两百，确实挺浪费的。所以咱们得提前做好“防忘关”的准备，我 了三个亲测有效的办法，你照着做基本不会踩坑。
最关键的是创建实例时就把“止损开关”打开。选配置页面往下拉，有个“自动释放设置”，直接勾选“2小时后自动释放”（时间可以自己调，比如你计划跑1小时测试，就设2小时，留足缓冲），这样就算忘了手动关，到点服务器会自动停，最多多扣1小时的钱。用完记得顺手在控制台点“停止”，就在实例列表右边的操作栏里，点一下马上停止计费，比等自动释放更保险。对了，之前提到的“自动快照”也能帮上忙，万一真忘了关导致环境崩了，不用重新部署，恢复快照10分钟就能回到之前的状态，省得再花时间传模型、装依赖，变相也减少了重复租赁的成本。
租硬件玩DeepSeek R1大概需要多少成本？
具体成本取决于GPU型号和使用时长，按小时计费模式下，A100（80GB显存）约8-12元/小时，V100（32GB显存）约5-8元/小时。日常测试推理每次租赁2-3小时，月度成本通常几百元；若仅用于体验，单次成本可控制在20元内，远低于购买万元级显卡的投入。
零基础真的能完成模型部署吗？需要编程基础吗？
完全可以。蓝耘元生代智算云提供“AI开发环境”模板，预装PyTorch、CUDA等依赖，无需手动配置；平台内置新手引导页面，从服务器连接、文件传输到命令执行均有图文教程，无需编程基础。文中提到“对服务器一窍不通的人跟着走一遍也没卡壳”，按步骤操作即可完成部署。
租赁服务器上的模型数据和个人信息安全吗？
安全。蓝耘云支持“数据本地化存储”，模型权重、推理数据仅存储在用户控制的独立数据盘中，不经过平台服务器；同时通过ISO 27001信息安全认证，实名认证流程符合国家算力服务规范，可放心使用。
如何选择适合的GPU型号？A100、V100、T4该怎么选？
根据使用场景选择：日常推理测试选V100（32GB显存），5-8元/小时足够流畅运行；需微调模型选A100（80GB显存），8-12元/小时满足大显存需求；T4（16GB显存）因显存不足不推荐DeepSeek R1。新手 从V100起步，成本低且操作门槛低。
租赁后忘记停止服务器会一直扣费吗？如何避免浪费？
可通过设置避免浪费。创建实例时选择“按小时计费”，并在控制台开启“自动释放”功能（如设置2小时后释放）；使用完毕后手动在“实例管理”页面点击“停止”，服务器即停止计费。文中提到“勾选自动快照”，若忘记停止，快照功能可减少操作失误导致的重复部署成本。
