CTyunOS DeepSeek本地部署：个人开发者的智能助手

在AI技术飞速发展的今天，个人开发者也需要高效、灵活的AI工具来加速项目开发与创新。 CTyunOS DeepSeek本地部署解决方案为个人开发者提供了一站式的AI模型部署与应用服务，让您轻松在本地运行强大的DeepSeek模型，快速构建专属知识库，赋能您的开发灵感与创造力。

为什么选择CTyunOS DeepSeek本地部署？

轻量化部署，低资源需求：支持从1.5B到70B多种规模的模型，适应个人开发者的多样化需求，即使是低配置设备也能高效运行。
一键安装，简单高效：CTyunOS提供一键安装脚本，简化部署流程，无需复杂的配置，快速上手。
本地运行，数据安全：所有数据与模型均在本地运行，确保您的开发数据隐私与安全，无需担心第三方数据泄露风险。
多种接入方式，灵活使用：支持通过Open WebUI、Chatbox、Cherry Studio等多种方式接入本地模型，满足不同开发需求。

CTyunOS DeepSeek本地部署步骤

环境准备

在开始部署之前，请确保您的设备满足以下最低硬件要求：

· 1.5B模型：4核CPU，8GB内存。
· 7B模型：8核CPU，16GB内存。
· 14B模型：12核CPU，32GB内存。
· 32B模型：16核CPU，64GB内存。
· 70B模型：32核CPU，128GB内存，支持多卡并行。

步骤1：下载一键安装脚本

脚本内容如下，请保存为ctyunos_deepseek.sh

#!/bin/bash

# 脚本名称: ctyunos_deepseek.sh
# 功能：自动检查系统类型，检测是否已安装Ollama，安装必要软件、配置Ollama服务，安装并运行指定的DeepSeek模型

# 系统类型检查
check_system() {
    if grep -q "CTyunOS" /etc/os-release; then
        echo "当前系统为 CTyunOS，继续安装..."
    else
        echo "错误：当前系统不是 CTyunOS，脚本仅支持 CTyunOS 系统！"
        exit 1
    fi
}

# 检查Ollama是否已安装
check_ollama_installed() {
    if which ollama &>/dev/null; then
        echo "检测到 Ollama 已安装，跳过安装步骤。"
        return 0
    else
        echo "未检测到 Ollama，继续安装..."
        return 1
    fi
}

# 帮助说明
show_help() {
    echo "使用方法: $0 [选项]"
    echo "选项:"
    echo "  --install          安装必要软件和Ollama，配置Ollama服务"
    echo "  --run <模型编号>   运行指定的DeepSeek模型"
    echo "  --help             显示帮助信息"
    echo ""
    echo "模型编号:"
    echo "  1. 1.5B Qwen DeepSeek R1"
    echo "  2. 7B Qwen DeepSeek R1"
    echo "  3. 8B Llama DeepSeek R1"
    echo "  4. 14B Qwen DeepSeek R1"
    echo "  5. 32B Qwen DeepSeek R1"
    echo "  6. 70B Llama DeepSeek R1"
    echo ""
    echo "示例:"
    echo "  $0 --install         # 安装环境和配置服务"
    echo "  $0 --run 1           # 运行1.5B Qwen DeepSeek R1模型"
    exit 1
}

# 步骤1：安装必要软件
install_software() {
    echo "正在安装必要软件：python3, python3-pip, git, curl..."
    yum install python3 python3-pip git curl -y
    if [ $? -ne 0 ]; then
        echo "软件安装失败，请检查网络或权限！"
        exit 1
    fi
    echo "必要软件安装完成！"
}

# 步骤2：安装Ollama
install_ollama() {
    echo "正在安装Ollama..."
    curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
    if [ $? -ne 0 ]; then
        echo "Ollama安装失败，请检查网络连接！"
        exit 1
    fi
    echo "Ollama安装完成！"
}

# 步骤3：配置Ollama服务支持外部IP访问
configure_ollama() {
    echo "正在配置Ollama服务支持外部IP访问..."
    OLLAMA_SERVICE_FILE="/etc/systemd/system/ollama.service"
    if [ -f "$OLLAMA_SERVICE_FILE" ]; then
        # 在Service块中追加配置
        sed -i '/\[Service\]/a Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"\nEnvironment="OLLAMA_ORIGINS=*"' "$OLLAMA_SERVICE_FILE"
        echo "Ollama服务文件配置完成！"
    else
        echo "未找到Ollama服务文件，配置失败！"
        exit 1
    fi
}

# 步骤4：启动Ollama服务
start_ollama() {
    echo "正在启动Ollama服务..."
    systemctl daemon-reload
    systemctl enable ollama
    systemctl start ollama
    if systemctl is-active --quiet ollama; then
        echo "Ollama服务启动成功！"
    else
        echo "Ollama服务启动失败，请检查日志！"
        exit 1
    fi

    echo "正在检查Ollama端口（11434）是否监听..."
    netstat -tulpn | grep 11434
    if [ $? -ne 0 ]; then
        echo "Ollama端口未监听，请检查服务状态！"
        exit 1
    fi
    echo "Ollama端口监听正常！"
}

# 步骤5：安装指定的DeepSeek模型
install_deepseek() {
    echo "请选择要安装的DeepSeek模型："
    echo "1. 极简版: 1.5B Qwen DeepSeek R1"
    echo "2. 入门版: 7B Qwen DeepSeek R1"
    echo "3. 专业版: 8B Llama DeepSeek R1"
    echo "4. 进阶版: 14B Qwen DeepSeek R1"
    echo "5. 专家版: 32B Qwen DeepSeek R1"
    echo "6. 大师级: 70B Llama DeepSeek R1"

    read -p "请输入对应的编号 (1-6): " choice

    case $choice in
        1)
            echo "正在下载 极简版: 1.5B Qwen DeepSeek R1..."
            ollama run deepseek-r1:1.5b
            ;;
        2)
            echo "正在下载 入门版: 7B Qwen DeepSeek R1..."
            ollama run deepseek-r1:7b
            ;;
        3)
            echo "正在下载 专业版: 8B Llama DeepSeek R1..."
            ollama run deepseek-r1:8b
            ;;
        4)
            echo "正在下载 进阶版: 14B Qwen DeepSeek R1..."
            ollama run deepseek-r1:14b
            ;;
        5)
            echo "正在下载 专家版: 32B Qwen DeepSeek R1..."
            ollama run deepseek-r1:32b
            ;;
        6)
            echo "正在下载 大师级: 70B Llama DeepSeek R1..."
            ollama run deepseek-r1:70b
            ;;
        *)
            echo "无效的选择，请输入1到6之间的数字。"
            exit 1
            ;;
    esac
}

# 步骤6：运行指定的DeepSeek模型
run_deepseek() {
    local model_num=$1
    case $model_num in
        1)
            echo "正在运行 极简版: 1.5B Qwen DeepSeek R1..."
            ollama run deepseek-r1:1.5b
            ;;
        2)
            echo "正在运行 入门版: 7B Qwen DeepSeek R1..."
            ollama run deepseek-r1:7b
            ;;
        3)
            echo "正在运行 专业版: 8B Llama DeepSeek R1..."
            ollama run deepseek-r1:8b
            ;;
        4)
            echo "正在运行 进阶版: 14B Qwen DeepSeek R1..."
            ollama run deepseek-r1:14b
            ;;
        5)
            echo "正在运行 专家版: 32B Qwen DeepSeek R1..."
            ollama run deepseek-r1:32b
            ;;
        6)
            echo "正在运行 大师级: 70B Llama DeepSeek R1..."
            ollama run deepseek-r1:70b
            ;;
        *)
            echo "无效的模型编号，请输入1到6之间的数字。"
            exit 1
            ;;
    esac
}

# 主程序逻辑
if [ $# -eq 0 ]; then
    show_help
fi

case $1 in
    --install)
        check_system
        check_ollama_installed || {
            install_software
            install_ollama
            configure_ollama
            start_ollama
        }
        ;;
    --run)
        if [ -z "$2" ]; then
            echo "错误：未指定模型编号！"
            show_help
        else
            run_deepseek "$2"
        fi
        ;;
    --help)
        show_help
        ;;
    *)
        echo "错误：未知选项 '$1'！"
        show_help
        ;;
esac

运行以下命令查看脚本的使用方法：

[root@localhost ~]# ./ctyunos_deepseek.sh --help
使用方法: ./ctyunos_deepseek.sh [选项]
选项:
  --install          安装必要软件和Ollama，配置Ollama服务
  --run <模型编号>   运行指定的DeepSeek模型
  --help             显示帮助信息

模型编号:
  1. 1.5B Qwen DeepSeek R1
  2. 7B Qwen DeepSeek R1
  3. 8B Llama DeepSeek R1
  4. 14B Qwen DeepSeek R1
  5. 32B Qwen DeepSeek R1
  6. 70B Llama DeepSeek R1

示例:
  ./ctyunos_deepseek.sh --install         # 安装环境和配置服务
  ./ctyunos_deepseek.sh --run 1           # 运行1.5B Qwen DeepSeek R1模型

步骤2：运行脚本，安装必要软件

使用以下命令安装必要软件和配置Ollama服务：

[root@localhost ~]# ./ctyunos_deepseek.sh --install

当前系统为 CTyunOS，继续安装...

检测到 Ollama 已安装，跳过安装步骤。

步骤3：选择并运行指定模型

通过脚本运行您所需的DeepSeek模型。以1.5B模型为例：

[root@localhost ~]# ./ctyunos_deepseek.sh --run 1

正在运行 极简版: 1.5B Qwen DeepSeek R1...

pulling manifest

pulling 96c415656d37...

安装完成后我们就可以运行使用模型

步骤4：接入本地模型

1. 通过Open WebUI

CTyunOS支持通过Docker快速部署Open WebUI，提供浏览器访问本地模型的便捷方式。

通过docker安装

启用GPU支持：

docker run -d -p 3000:8080 --gpus=all -v ollama:/root/.ollama -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama

仅使用CPU

docker run -d -p 3000:8080 -v ollama:/root/.ollama -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama

使用 uv 安装

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

DATA_DIR=~/.open-webui uvx --python 3.11 open-webui@latest serve

安装完成后，您可以通过访问 http://localhost:3000 使用 Open WebUI。（localhost替换为CTyunOS ip地址）

2、通过chatbox客户端

下载chatbox

https://chatboxai.app/zh

配置chatbox

使用本地部署的deeseek-r1模型

3、通过cherry studio客户端

下载安装cherry studio

https://cherry-ai.com/

配置cherry studio

使用本地部署的deeseek-r1模型

适用场景

1、个人开发与测试

快速部署本地AI模型，为您的开发项目提供灵活、高效的AI能力支持。

2、学习与研究

通过本地运行DeepSeek模型，深入理解AI技术原理，加速学习与研究进程。

3、个人知识库构建

构建专属的知识库，提升信息管理与检索效率，为您的学习与工作提供强大支持。

CTyunOS DeepSeek的核心优势

1、低资源需求

CTyunOS 作为一款高性能、高可靠性的操作系统，即使是低配置设备也能高效运行DeepSeek模型。

2、简单易用，快速上手

一键部署脚本与多种接入方式，让个人开发者无需复杂操作即可快速使用AI模型。

3、安全可控，数据无忧

所有数据与模型均在本地运行，确保您的开发数据隐私与安全。

常见问题解答

Q1：如何选择适合我的模型？

A1：根据您的硬件配置和需求选择模型：

低资源设备：1.5B模型。
开发测试场景：7B模型。
高复杂度任务：14B及以上模型。

Q2：部署过程中遇到问题怎么办？

A2：请联系CTyunOS技术支持团队，我们将竭诚为您提供帮助。

CTyunOS DeepSeek本地部署：个人开发者的智能助手

为什么选择CTyunOS DeepSeek本地部署？

轻量化部署，低资源需求：支持从1.5B到70B多种规模的模型，适应个人开发者的多样化需求，即使是低配置设备也能高效运行。
一键安装，简单高效：CTyunOS提供一键安装脚本，简化部署流程，无需复杂的配置，快速上手。
本地运行，数据安全：所有数据与模型均在本地运行，确保您的开发数据隐私与安全，无需担心第三方数据泄露风险。
多种接入方式，灵活使用：支持通过Open WebUI、Chatbox、Cherry Studio等多种方式接入本地模型，满足不同开发需求。

CTyunOS DeepSeek本地部署步骤

环境准备

在开始部署之前，请确保您的设备满足以下最低硬件要求：

· 1.5B模型：4核CPU，8GB内存。
· 7B模型：8核CPU，16GB内存。
· 14B模型：12核CPU，32GB内存。
· 32B模型：16核CPU，64GB内存。
· 70B模型：32核CPU，128GB内存，支持多卡并行。

步骤1：下载一键安装脚本

脚本内容如下，请保存为ctyunos_deepseek.sh

#!/bin/bash

# 脚本名称: ctyunos_deepseek.sh
# 功能：自动检查系统类型，检测是否已安装Ollama，安装必要软件、配置Ollama服务，安装并运行指定的DeepSeek模型

# 系统类型检查
check_system() {
    if grep -q "CTyunOS" /etc/os-release; then
        echo "当前系统为 CTyunOS，继续安装..."
    else
        echo "错误：当前系统不是 CTyunOS，脚本仅支持 CTyunOS 系统！"
        exit 1
    fi
}

# 检查Ollama是否已安装
check_ollama_installed() {
    if which ollama &>/dev/null; then
        echo "检测到 Ollama 已安装，跳过安装步骤。"
        return 0
    else
        echo "未检测到 Ollama，继续安装..."
        return 1
    fi
}

# 帮助说明
show_help() {
    echo "使用方法: $0 [选项]"
    echo "选项:"
    echo "  --install          安装必要软件和Ollama，配置Ollama服务"
    echo "  --run <模型编号>   运行指定的DeepSeek模型"
    echo "  --help             显示帮助信息"
    echo ""
    echo "模型编号:"
    echo "  1. 1.5B Qwen DeepSeek R1"
    echo "  2. 7B Qwen DeepSeek R1"
    echo "  3. 8B Llama DeepSeek R1"
    echo "  4. 14B Qwen DeepSeek R1"
    echo "  5. 32B Qwen DeepSeek R1"
    echo "  6. 70B Llama DeepSeek R1"
    echo ""
    echo "示例:"
    echo "  $0 --install         # 安装环境和配置服务"
    echo "  $0 --run 1           # 运行1.5B Qwen DeepSeek R1模型"
    exit 1
}

# 步骤1：安装必要软件
install_software() {
    echo "正在安装必要软件：python3, python3-pip, git, curl..."
    yum install python3 python3-pip git curl -y
    if [ $? -ne 0 ]; then
        echo "软件安装失败，请检查网络或权限！"
        exit 1
    fi
    echo "必要软件安装完成！"
}

# 步骤2：安装Ollama
install_ollama() {
    echo "正在安装Ollama..."
    curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
    if [ $? -ne 0 ]; then
        echo "Ollama安装失败，请检查网络连接！"
        exit 1
    fi
    echo "Ollama安装完成！"
}

# 步骤3：配置Ollama服务支持外部IP访问
configure_ollama() {
    echo "正在配置Ollama服务支持外部IP访问..."
    OLLAMA_SERVICE_FILE="/etc/systemd/system/ollama.service"
    if [ -f "$OLLAMA_SERVICE_FILE" ]; then
        # 在Service块中追加配置
        sed -i '/\[Service\]/a Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"\nEnvironment="OLLAMA_ORIGINS=*"' "$OLLAMA_SERVICE_FILE"
        echo "Ollama服务文件配置完成！"
    else
        echo "未找到Ollama服务文件，配置失败！"
        exit 1
    fi
}

# 步骤4：启动Ollama服务
start_ollama() {
    echo "正在启动Ollama服务..."
    systemctl daemon-reload
    systemctl enable ollama
    systemctl start ollama
    if systemctl is-active --quiet ollama; then
        echo "Ollama服务启动成功！"
    else
        echo "Ollama服务启动失败，请检查日志！"
        exit 1
    fi

    echo "正在检查Ollama端口（11434）是否监听..."
    netstat -tulpn | grep 11434
    if [ $? -ne 0 ]; then
        echo "Ollama端口未监听，请检查服务状态！"
        exit 1
    fi
    echo "Ollama端口监听正常！"
}

# 步骤5：安装指定的DeepSeek模型
install_deepseek() {
    echo "请选择要安装的DeepSeek模型："
    echo "1. 极简版: 1.5B Qwen DeepSeek R1"
    echo "2. 入门版: 7B Qwen DeepSeek R1"
    echo "3. 专业版: 8B Llama DeepSeek R1"
    echo "4. 进阶版: 14B Qwen DeepSeek R1"
    echo "5. 专家版: 32B Qwen DeepSeek R1"
    echo "6. 大师级: 70B Llama DeepSeek R1"

    read -p "请输入对应的编号 (1-6): " choice

    case $choice in
        1)
            echo "正在下载 极简版: 1.5B Qwen DeepSeek R1..."
            ollama run deepseek-r1:1.5b
            ;;
        2)
            echo "正在下载 入门版: 7B Qwen DeepSeek R1..."
            ollama run deepseek-r1:7b
            ;;
        3)
            echo "正在下载 专业版: 8B Llama DeepSeek R1..."
            ollama run deepseek-r1:8b
            ;;
        4)
            echo "正在下载 进阶版: 14B Qwen DeepSeek R1..."
            ollama run deepseek-r1:14b
            ;;
        5)
            echo "正在下载 专家版: 32B Qwen DeepSeek R1..."
            ollama run deepseek-r1:32b
            ;;
        6)
            echo "正在下载 大师级: 70B Llama DeepSeek R1..."
            ollama run deepseek-r1:70b
            ;;
        *)
            echo "无效的选择，请输入1到6之间的数字。"
            exit 1
            ;;
    esac
}

# 步骤6：运行指定的DeepSeek模型
run_deepseek() {
    local model_num=$1
    case $model_num in
        1)
            echo "正在运行 极简版: 1.5B Qwen DeepSeek R1..."
            ollama run deepseek-r1:1.5b
            ;;
        2)
            echo "正在运行 入门版: 7B Qwen DeepSeek R1..."
            ollama run deepseek-r1:7b
            ;;
        3)
            echo "正在运行 专业版: 8B Llama DeepSeek R1..."
            ollama run deepseek-r1:8b
            ;;
        4)
            echo "正在运行 进阶版: 14B Qwen DeepSeek R1..."
            ollama run deepseek-r1:14b
            ;;
        5)
            echo "正在运行 专家版: 32B Qwen DeepSeek R1..."
            ollama run deepseek-r1:32b
            ;;
        6)
            echo "正在运行 大师级: 70B Llama DeepSeek R1..."
            ollama run deepseek-r1:70b
            ;;
        *)
            echo "无效的模型编号，请输入1到6之间的数字。"
            exit 1
            ;;
    esac
}

# 主程序逻辑
if [ $# -eq 0 ]; then
    show_help
fi

case $1 in
    --install)
        check_system
        check_ollama_installed || {
            install_software
            install_ollama
            configure_ollama
            start_ollama
        }
        ;;
    --run)
        if [ -z "$2" ]; then
            echo "错误：未指定模型编号！"
            show_help
        else
            run_deepseek "$2"
        fi
        ;;
    --help)
        show_help
        ;;
    *)
        echo "错误：未知选项 '$1'！"
        show_help
        ;;
esac

运行以下命令查看脚本的使用方法：

[root@localhost ~]# ./ctyunos_deepseek.sh --help
使用方法: ./ctyunos_deepseek.sh [选项]
选项:
  --install          安装必要软件和Ollama，配置Ollama服务
  --run <模型编号>   运行指定的DeepSeek模型
  --help             显示帮助信息

模型编号:
  1. 1.5B Qwen DeepSeek R1
  2. 7B Qwen DeepSeek R1
  3. 8B Llama DeepSeek R1
  4. 14B Qwen DeepSeek R1
  5. 32B Qwen DeepSeek R1
  6. 70B Llama DeepSeek R1

示例:
  ./ctyunos_deepseek.sh --install         # 安装环境和配置服务
  ./ctyunos_deepseek.sh --run 1           # 运行1.5B Qwen DeepSeek R1模型

步骤2：运行脚本，安装必要软件

使用以下命令安装必要软件和配置Ollama服务：

[root@localhost ~]# ./ctyunos_deepseek.sh --install

当前系统为 CTyunOS，继续安装...

检测到 Ollama 已安装，跳过安装步骤。

步骤3：选择并运行指定模型

通过脚本运行您所需的DeepSeek模型。以1.5B模型为例：

[root@localhost ~]# ./ctyunos_deepseek.sh --run 1

正在运行 极简版: 1.5B Qwen DeepSeek R1...

pulling manifest

pulling 96c415656d37...

安装完成后我们就可以运行使用模型

步骤4：接入本地模型

1. 通过Open WebUI

CTyunOS支持通过Docker快速部署Open WebUI，提供浏览器访问本地模型的便捷方式。

通过docker安装

启用GPU支持：

docker run -d -p 3000:8080 --gpus=all -v ollama:/root/.ollama -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama

仅使用CPU

docker run -d -p 3000:8080 -v ollama:/root/.ollama -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama

使用 uv 安装

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

DATA_DIR=~/.open-webui uvx --python 3.11 open-webui@latest serve

安装完成后，您可以通过访问 http://localhost:3000 使用 Open WebUI。（localhost替换为CTyunOS ip地址）

2、通过chatbox客户端

下载chatbox

https://chatboxai.app/zh

配置chatbox

使用本地部署的deeseek-r1模型

3、通过cherry studio客户端

下载安装cherry studio

https://cherry-ai.com/

配置cherry studio

使用本地部署的deeseek-r1模型

适用场景

1、个人开发与测试

快速部署本地AI模型，为您的开发项目提供灵活、高效的AI能力支持。

2、学习与研究

通过本地运行DeepSeek模型，深入理解AI技术原理，加速学习与研究进程。

3、个人知识库构建

构建专属的知识库，提升信息管理与检索效率，为您的学习与工作提供强大支持。

CTyunOS DeepSeek的核心优势

1、低资源需求

CTyunOS 作为一款高性能、高可靠性的操作系统，即使是低配置设备也能高效运行DeepSeek模型。

2、简单易用，快速上手

一键部署脚本与多种接入方式，让个人开发者无需复杂操作即可快速使用AI模型。

3、安全可控，数据无忧

所有数据与模型均在本地运行，确保您的开发数据隐私与安全。

常见问题解答

Q1：如何选择适合我的模型？

A1：根据您的硬件配置和需求选择模型：

低资源设备：1.5B模型。
开发测试场景：7B模型。
高复杂度任务：14B及以上模型。

Q2：部署过程中遇到问题怎么办？

A2：请联系CTyunOS技术支持团队，我们将竭诚为您提供帮助。

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了解天翼云

CTyunOS DeepSeek本地部署：个人开发者的智能助手

CTyunOS DeepSeek本地部署：个人开发者的智能助手

为什么选择CTyunOS DeepSeek本地部署？

CTyunOS DeepSeek本地部署步骤

环境准备

步骤1：下载一键安装脚本

步骤2：运行脚本，安装必要软件

步骤3：选择并运行指定模型

步骤4：接入本地模型

1. 通过Open WebUI

2、通过chatbox客户端

3、通过cherry studio客户端

适用场景

1、个人开发与测试

2、学习与研究

3、个人知识库构建

CTyunOS DeepSeek的核心优势

1、低资源需求

2、简单易用，快速上手

3、安全可控，数据无忧

常见问题解答

Q1：如何选择适合我的模型？

Q2：部署过程中遇到问题怎么办？

CTyunOS DeepSeek本地部署：个人开发者的智能助手

CTyunOS DeepSeek本地部署：个人开发者的智能助手

为什么选择CTyunOS DeepSeek本地部署？

CTyunOS DeepSeek本地部署步骤

环境准备

步骤1：下载一键安装脚本

步骤2：运行脚本，安装必要软件

步骤3：选择并运行指定模型

步骤4：接入本地模型

1. 通过Open WebUI

2、通过chatbox客户端

3、通过cherry studio客户端

适用场景

1、个人开发与测试

2、学习与研究

3、个人知识库构建

CTyunOS DeepSeek的核心优势

1、低资源需求

2、简单易用，快速上手

3、安全可控，数据无忧

常见问题解答

Q1：如何选择适合我的模型？

Q2：部署过程中遇到问题怎么办？