• 一、开源模型一般去哪里找

• Hugging Face：https://huggingface.co/models

• 魔塔社区：https://modelscope.cn/models

一、部署前先把思路定下来

1.1 先确定目标模型

例如以 QWQ-32B 为例。

1.2 再反推硬件参数

按公式 M = (P * Q) * 1.2 / 8 估算显存需求。

以 32B、FP16 为例：

32 * 16 * 1.2 / 8 = 76.8G

对应的硬件建议可以是：

• GPU：A100 或 H100 这类 80G 显卡。
• 如果只有 24G 的 4090，就更适合部署 INT4 量化版，或者更小参数版本。
• CPU：16 核或更多。
• 内存：不少于 160G，建议 256G。

• 磁盘：4TB SSD。

• 2.3 最后决定部署方案

• 预算充足：直接采购物理 GPU 服务器。

• 前期投入想低一些：选择阿里云、腾讯云、AutoDL 这类按量付费方案。
• 做实验：优先选择性价比最高的云资源，不用时关机。

二、使用阿里云 PAI 部署大模型

地址：

https://www.aliyun.com/product/bigdata/learn

2.1 方法一：Model Gallery 直接部署

路径可以理解为：

Model Gallery -> 找到目标模型 -> 部署

步骤 1：进入 Model Gallery 并选择模型

这里以 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 为例。

步骤 2：选择部署资源规格

步骤 3：点击部署

步骤 4：查看调用信息

进入：

模型部署 -> 模型在线服务（EAS）-> 调用信息

这里要重点记录两类信息：

• 公网调用地址：例如 http://<your-pai-endpoint>
• Token：例如 <your-token>

发布博客时，建议不要直接写真实 Token，而是用占位示例。

2.2 用 Chatbox 调用服务

下载地址：

https://chatboxai.app/zh

步骤 1：下载并安装 Chatbox

步骤 2：添加模型提供方

打开 Chatbox 后，依次进入：

设置 -> 模型提供方 -> 添加

把名称定义为你部署的模型名，例如 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B。

步骤 3：填写 API 信息

• API 主机：填写 PAI 提供的公网调用地址。
• API 密钥：填写对应 Token。

步骤 4：编辑模型并测试

新建对话后，选择该模型，输入一个简单问题，例如“你是谁”，就可以验证服务是否连通。

2.3 方法二：ModelScope 模型部署

另一条路径是：

模型部署 -> 模型在线服务 -> ModelScope 模型部署

如果你更习惯在阿里云体系里直接完成模型托管，这种方式也可以作为备选。

三、适合谁先用 PAI 试水

如果你的目标是先把模型服务跑起来，再去验证接口调用、前端接入和推理效果，那么阿里云 PAI 这种托管式方案很适合做第一步。它的优势不在于可玩性最高，而在于上手快、试错成本更低。