DeepSeek 等大模型的持续火爆，让越来越多的行业开始接受和使用生成式 AI，但大规模 AI 推理场景也带来了新的技术挑战。
大部分企业如果继续用现有的 IT 能力本地化部署 DeepSeek，将面临模型效果适配周期长、模型性能优化难度大、集群资源需求扩容慢等挑战。此外，运维成本高、安全风险难保障等问题也会拖慢 AI 业务创新节奏。而一旦遇到流量高峰，就需要继续在推理层加大 GPU 和算力的投入，当面临模型环境配置复杂、适配和优化等问题时，还需自研加速技术，这进一步提高了人力、财力上的投入成本。
因此，越来越多企业都将目光转向了云端，其中，不少企业选择通过火山方舟调用 API 的方式接入 DeepSeek 服务，火山方舟所提供的20ms 以内的超低延迟、全网最高500万 TPM 的初始限流、全网首家的50亿初始离线 TPD 配额。
今天，可配置最大输出 tokens 由8k 升级到16k，全网最长容量支持超长文本生成不截断，在内容生成、客服机器人、科研等场景下，让文章撰写更连贯、用户需求理解更全面、科研综述和论文处理效率更高效。
基调听云、superCLUE、赛博禅心等第三方评测一致认为，在火山方舟上调用 DeepSeek 的响应性能、推理速度和完整回复率等指标表现优异，综合能力排名第一，火山方舟的出色表现并非偶然，而是火山引擎 AI 云原生以模型为核心全栈推理效率优化的阶段性成果。
图片来源：基调听云公众号
火山引擎 AI 云原生整合了全栈推理加速、最佳工程实践、高性价比的资源、安全易用和良好的端到端体验等优势，为火山方舟提供了强有力的支持，也成为了企业在 AI 时代优选的云基础设施。
> 四步上手，开启DeepSeek高效部署之旅
火山引擎基于火山方舟调用 DeepSeek 的实践部署流程，总结出了从模型选择到资源规划再到部署调用的端到端关键步骤，让企业客户也能够享受火山方舟同款的 AI 云原生基础设施。
第一步，模型选择
平台要能够提供全尺寸的模型供客户选择，进行垂直模型定制时要具有模型蒸馏、强化学习、训推一体的能力。
第二步：最佳资源规划
确保计算、存储等资源既灵活又弹性，业务繁忙和空闲时能快速增加和减少资源，实现高效利用；同时，要构建灵活部署模式。
第三步：推理部署工程优化
需要支持资源弹性调度，保障高利用率与快速扩容能力，同时能够实现全栈加速、推理加速，让模型跑得更快。
第四步：企业级服务调用
关注数据和模型的安全与隐私保护，防御 DDoS、提示词攻击，还要支持 API 对接、IAM 身份认证等集成需求。
> 以模型为中心的AI云原生，让DeepSeek部署更快、更省、更安全
火山引擎在 DeepSeek 部署的每一步都提供了强劲的技术支持，特别是在系统承载力、推理速度和部署安全这些关键点上不断优化，让客户能轻松、高效、安全完成部署工作。
支持丰富模型选择：火山引擎支持全尺寸 DeepSeek 模型，客户可以通过火山方舟、机器学习平台 veMLP 以及容器服务 VKE，实现灵活按需部署。火山引擎提供了自研的模型蒸馏框架 veTuner 和强化学习框架 veRL，支持训推一体和任务优先级调度，帮助客户一站式定制模型。此外，火山引擎还提供从24G 到96G 的多种 GPU 显存规格的云服务器实例，单机最大支持768G 显存，可支持600B 参数以上的大模型部署。其高性能计算集群实例支持多机高速互联，最高互联带宽可达3.2Tbps，让企业畅享满血版 DeepSeek。
高性价比的资源规划：火山引擎凭借长期技术驱动打造的极致性价比，通过资源成本低和产品方案灵活这两大优势，为企业大模型应用部署提供了多快好省的最佳资源规划，成为企业的优选。
资源成本低：通过统一的云原生基础架构，火山引擎与抖音、今日头条等字节跳动内拥有海量算力资源池的头部业务实现并池，并通过规模化的优势及自研服务器，让成本降低到业界较低的水平。
产品方案灵活：通过弹性计算抢占式实例和独创的弹性预约实例、支持分钟级调度10万核 CPU 和上千卡 GPU 资源量，所实现的 GPU 资源潮汐复用，可在业务低峰期将字节跳动国内业务空闲计算资源，极速调配给火山引擎用户，价格最高可优惠80%以上。
全栈推理加速：火山引擎在 AI 基础设施层做了全方位优化，提供全栈、系统化的推理加速，让模型跑得更快。
PD 分离架构和亲和性部署，从物理层面就降低了数据跨交换机传输的概率，减少了数据传输的“绕路”，推理吞吐量最高提升5倍；
自研 KV-Cache 缓存加速产品 EIC，将推理时延降低至1/50，同时降低GPU推理消耗20%；
自研推理加速引擎 xLLM，让端到端大模型推理性能提升100%以上；
自研 vRDMA 网络，支持低门槛、无侵入式部署，跨 GPU 资源池和存储资源提供最高达320Gbps 的 vRDMA 高速互联能力。
模型运行安全可靠：在保障模型运行稳定和安全方面，火山引擎通过全面监控、快速检测和高效修复，实现快速模型冷启动和热切换，遇到问题能秒级发现、分钟级修复，单机迁移任务不到1分钟就能完成。
此外，火山引擎还自研了大模型应用防火墙，能抵御 DDoS 攻击、消除恶意 tokens 消耗风险，通过防范提示词注入攻击使数据泄露风险降低70%，将模型幻觉、回复不准确的发生率降低90%以上，让内容生态更健康。
企业在关注 AI 大模型有效应用时，也要积极寻求适合自己的 AI 基础设施和部署方式，火山引擎依托字节跳动的技术积累和经验沉淀，通过长期的技术驱动打造出高性价比的部署方案，以模型为核心的 AI 云原生，将持续助力企业加速 AI 转型。
