作为当前旗舰级MoE大模型，DeepSeek-V4以1.6T总参数、49B激活参数的硬件规格，原生搭载百万级超长上下文能力，依托海量高质量训练数据，在数学逻辑运算、复杂问题推理、专业代码生成、长文本深度解析等维度表现顶尖，可充分适配高阶科研、复杂办公、深度智能代理等各类高难度业务场景。针对用户自行搭建GPU集群、配置推理框架门槛高、运维成本大的普遍痛点，本方案依托阿里云百炼平台打造轻量化落地方案，无需复杂命令行操作，仅通过简单几步配置即可完成部署。方案依托百炼平台自带负载均衡与自动扩缩容能力的标准化OpenAI兼容接口，保障调用全程稳定，再搭配Chatbox可视化客户端完成模型参数配置，全流程覆盖账号注册、服务开通、API密钥获取、可视化调用验证及闲置资源清理环节，帮助个人开发者与小团队零门槛快速解锁DeepSeek-V4-Pro百万级上下文的完整推理能力。方案详情可参考：https://www.aliyun.com/solution/tech-solution-deploy/3022230
一、方案概览
本方案将介绍如何通过百炼平台调用 DeepSeek-V4 开源模型。百炼平台提供标准化接口，免去了自行构建模型服务基础设施的麻烦，并支持负载均衡及自动扩缩容，确保了 API 调用的高稳定性。此外，结合使用 Chatbox 可视化界面客户端，用户无需进行命令行操作，即可通过直观的图形界面轻松完成 deepseek-v4-pro 模型的配置与使用。
二、部署须知
- 开始实操前，请完成 实名认证
- 如您使用RAM子账号进行实操，需确保已完成 权限策略授权
- 实操结束后，若你无需保留资源，请参考教程进行资源释放，避免造成损失
- 开源软件免责声明：本内容中可能包含第三方开源软件、组件或框架的技术说明与配置示例。阿里云不就第三方软件的功能、性能、安全性、兼容性或合规性作出任何保证或承担任何责任。
三、方案架构
按照本方案提供的配置完成后，会在本地搭建一个如下图所示的运行环境。
本方案的技术架构包括以下云服务：
阿里云百炼模型服务：支持通过 OpenAI SDK 或 OpenAI 兼容的 HTTP 方式快速体验 DeepSeek-V4 模型。
四、准备账号
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。
五、资源开通
使用阿里云主账号前往阿里云百炼大模型服务：https://www.aliyun.com/product/bailian 阅读并同意协议后，将自动开通阿里云百炼，如果未弹出服务协议，则表示您已经开通。
六、体验模型
1、获取百炼API Key
1.前往阿里云百炼的API Key页面。
2.在 API-Key 页签下，创建或查看 API Key。
子账号需要通过主账号完成授权后再去创建 API Key。
请不要将 API Key 以任何方式公开，避免因未经授权的使用造成安全风险或资金损失。
3.单击 API Key 列中的image，复制 API Key。
2、使用 Chatbox 调用模型
1.访问 Chatbox，下载并安装客户端，本方案以 Windows 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。
| 项目 | 说明 | 示例值 |
|---|---|---|
| 模型提供方 | 下拉选择模型提供方。 | Qwen |
| API 密钥 | 填写模型服务调用 API 密钥。 | 上一步骤获取的百炼API Key |
| 模型 | 单击模型右侧的新建，完成模型添加。 模型ID：deepseek-v4-pro 显示名称：deepseek-v4-pro模型类型：聊天 能力：推理 上下文窗口：1000000 最大输出Token数：4096 | deepseek-v4-pro |
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。
七、清理资源
删除阿里云百炼 API Key ：
进入API Key 管理页面，找到目标 API Key 进行删除，删除后将无法通过该 API Key 调用阿里云百炼提供的模型。
👉友情提示:购买之前，别忘了先领优惠券：
https://www.aliyun.com/minisite/goods 领了之后再买活动中的云产品，可以享受折上折。
小结：整套方案依托阿里云百炼平台的成熟服务能力，彻底省去了自行搭建大模型基础设施的复杂流程，通过标准化API接口搭配Chatbox可视化界面，让普通用户无需掌握复杂的命令行操作，就能快速上手体验DeepSeek-V4-Pro的全能力。全程操作步骤清晰可控，从账号开通、API密钥获取到可视化调用配置，每一步都给出了明确指引，同时配套完整的资源清理指引，帮助用户在体验完模型能力后及时释放闲置资源，避免不必要的成本损耗，为个人开发者、小团队快速体验高性能开源大模型，提供了一套低门槛、高稳定的轻量化参考路径。
