模型及其蒸馏版本。用户可以根据业务需求选择部署不同参数量的 模型。具体请参考链接： https://help.aliyun.com/zh/pai/user-guide/one-click-deployment-DeepSeek-v3-model 图 6 阿里云模型界面 4.2.4 百度智能云 百度智能云提供两种使用 DeepSeek 模型的途径： 一是在模型广场调用 DeepSeek

technology deployment. Nature Communications, 2025, 16(1), 4251. Wang, Y., Wen, Z., Xu, M., et al. The carbon-energy-water nexus of the carbon capture, utilization, and storage technology deployment schemes:

包含所有必要的依赖项。 o 将构建好的镜像推送到私有镜像仓库，以便在 Kubernetes 集群中部署。 3. Kubernetes 部署配置： o 创建 Kubernetes 的 Deployment 和 Service 配置文件， 指定副本数量、资源限制和网络策略。 o 使用 ConfigMap 和 Secret 管理配置文件和敏感信息， 如 API 密钥和数据库连接信息。 4

等，用于缓存和消 息队列处理。 3. 模型部署与集成： o 将微调后的 DeepSeek 模型打包成 Docker 镜像，并推 送到私有镜像仓库。 o 在 Kubernetes 集群中创建 Deployment 和 Service，确 保模型的自动扩展和负载均衡。 o 配置模型的 API 接口，确保与其他农业科技系统的无缝 集成。 4. 安全与监控配置： o 配置防火墙和安全组规则，限制外部访问，确保系统安

PyTorch 的官方镜像构建，并集成所需的 Python 库和配置文件。 为了优化资源利用和提升系统的稳定性，建议采用 Kubernetes 作为容器编排工具。通过 Kubernetes 的 Deployment 资源定义每个服务的副本数量、资源限制和健康检查 策略，确保模型服务在负载波动时的自动扩展和高可用性。例如， 可以设置模型推理服务的 CPU 和内存资源限制，并配置 Horizontal