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目录
🍔部署思路
🍔场景搭建
🍔效果展示
🍔 部署与体验优化建议
🍔注意事项与未来展望
在人工智能技术飞速发展的今天，AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）已成为内容创作领域的热门话题。腾讯云推出的高性能应用服务HAI-CPU，为AIGC的实现提供了强大的算力支持和便捷的部署方式。本文将从场景应用的角度，分享基于腾讯云高性能应用服务HAI-CPU的AIGC玩法实践。
🍔部署思路
腾讯云高性能应用服务HAI-CPU提供了多种算力套餐，以满足不同需求的绘图性能。对于初步探索AIGC的用户，可以选择基础型算力套餐，以较低的成本进行尝试。腾讯云高性能应用服务HAI-CPU支持关机不计费，用户可以根据自身使用需求动态开关机，节省成本。此外，通过选择合适的算力套餐和购买时长，也可以进一步降低使用成本。
我们先到官网购买一下， 腾讯云HAI-CPU体验版官网：DeepSeek上架！轻松搞定「 开发者」 和 「企业级 」应用
现在可以一元进行体验。
🍔场景搭建
购买之后，我们打开高性能应用服务控制台：登录 - 腾讯云
然后我们选择选择一个平台对其进行连接
在左上角选择一下自己想使用的模型版本：
🍔效果展示
我们提问一下Deepseek一些简单的问题：
我们发现，他都可以正常的回答出来，并且速度并不慢
我们在考验一下他与RAG（检索增强生成）：
我们将文件上传给他，然后问一下，他文件中是什么？
发现他可以准确的回答出文件中的内容。
🍔 部署与体验优化建议
- 优先选择可视化界面（ChatbotUI） 对于初次接触AI模型部署的开发者，建议优先使用腾讯云HAI提供的ChatbotUI工具。该界面支持直观的对话交互，无需编写代码即可快速验证模型效果，适合快速测试和演示场景
- 灵活调整模型参数规模 DeepSeek-R1支持从1.5B到14B不同参数量级的模型切换。若使用场景对响应速度要求较高（如实时对话），可选择1.5B或7B模型；若追求生成质量（如代码生成、复杂推理），则建议切换到14B模型，但需注意算力成本会相应增加。
🍔注意事项与未来展望
- 关注模型推理延迟 在CPU算力下运行大参数模型（如14B）可能产生较高延迟，建议通过Ollama的流式输出（
stream=True参数）逐步返回结果，提升用户体验 。 - 跟踪技术更新与社区资源 腾讯云HAI平台持续迭代模型支持（如未来可能接入视频生成、3D建模等能力），建议定期查看官方文档更新，并参与开发者社区案例分享，获取最新部署技巧 。
总之，基于腾讯云高性能应用服务HAI-CPU的AIGC玩法实践不仅简化了AIGC应用的部署流程，降低了使用门槛，还通过丰富的功能和灵活的配置选项，满足了用户多样化的需求。未来，随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，我们有理由相信，腾讯云高性能应用服务HAI-CPU将在更多领域发挥重要作用，推动AIGC技术的广泛应用和深入发展。
