Google Colab提供免费GPU资源以运行DeepSeek模型，具体路径包括：一、Ollama+colab-xterm部署；二、Transformers+accelerate+bitsandbytes加载HF版；三、VLLM加速并用FastAPI+ngrok暴露接口；四、调用百度智能云DeepSeek-R1满血版API。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
如果您希望在无需本地GPU硬件的条件下运行DeepSeek系列模型，但又面临显存不足、温度过高或官方API拥堵等问题，则Google Colab提供的免费GPU资源可作为直接可用的替代执行环境。以下是实现该目标的多种可行路径：
一、使用Ollama + colab-xterm部署DeepSeek R1
该方法通过在Colab中模拟本地终端环境，绕过pip安装限制，直接调用Ollama原生命令行工具加载并运行DeepSeek模型，适用于熟悉Linux命令操作的用户。
1、在代码单元中执行：!pip install colab-xterm
2、加载扩展：%load_ext colabxterm
3、启动终端界面：%xterm
4、在弹出的终端中依次输入：curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
5、启动服务：ollama serve &
6、拉取模型：ollama pull deepseek-r1:14b
7、验证安装：ollama list
二、基于Transformers库直接加载Hugging Face版DeepSeek
该方法利用Hugging Face生态中的官方或社区托管权重，配合accelerate与bitsandbytes实现低显存推理，适合需精细控制模型行为及集成至自定义pipeline的场景。
1、启用GPU运行时后，在代码单元中运行：!pip install transformers accelerate bitsandbytes torch
2、挂载Google Drive（如需持久化存储）：from google.colab import drive; drive.mount('/content/drive')
3、加载模型（以量化版为例）：model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-7b-moe", device_map='auto', load_in_4bit=True)
4、加载分词器：tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-7b-moe")
Qwen 视频智能分析基础客户端（免费版），基于 Qwen 3.5 Plus 多模态模型对本地视频进行内容分析，支持场景描述与基础内容理解，采用默认抽帧频率和提示词，适合快速概览视频，API Key 读取自 ~/.skill-platform/skill-platform.json 的 skills 配置。
5、执行简单推理：inputs = tokenizer("Explain MOE architecture", return_tensors='pt').to('cuda'); outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64)
三、借助VLLM加速推理并暴露FastAPI接口
该方案面向需要高吞吐、低延迟API服务的测试用途，利用VLLM的PagedAttention机制提升GPU利用率，并通过ngrok实现外网可访问性，适合构建临时演示或轻量级集成环境。
1、安装核心依赖：!pip install vllm fastapi uvicorn pyngrok
2、启动VLLM引擎：from vllm import LLM; llm = LLM(model="deepseek-ai/deepseek-7b-moe", gpu_memory_utilization=0.9)
3、编写FastAPI服务脚本（保存为app.py）：from fastapi import FastAPI; from vllm import LLM; app = FastAPI(); @app.post("/generate") def generate(prompt: str): return {"response": llm.generate(prompt)[0].outputs[0].text}
4、后台启动Uvicorn：!nohup uvicorn app:app --host 0.0.0.0:8000 --port 8000 > /dev/null 2>&1 &
5、配置ngrok穿透：from pyngrok import ngrok; public_url = ngrok.connect(8000)
四、挂载百度智能云SDK调用满血版DeepSeek-R1 API
该路径不依赖Colab GPU算力，而是将Colab作为客户端，调用百度智能云提供的免费额度内DeepSeek-R1“满血版”API，规避本地部署资源瓶颈，适用于强调结果准确性且对延迟容忍度较高的任务。
1、安装百度AI SDK：!pip install baidu-ai-sdk
2、配置AK/SK密钥（从百度智能云控制台获取）：import os; os.environ['QWEN_ACCESS_KEY_ID'] = 'your_ak'; os.environ['QWEN_ACCESS_KEY_SECRET'] = 'your_sk'
3、初始化客户端并指定满血模型：from baidu_ai_sdk import aiclient; client = aiclient(access_key_id=os.getenv('QWEN_ACCESS_KEY_ID'), access_key_secret=os.getenv('QWEN_ACCESS_KEY_SECRET'), endpoint='qianwen.baidu-int.com')
4、构造请求参数：params = {"model": "deepseek-r1-full", "temperature": 0.5, "max_tokens": 1024}
5、发起异步调用：response = client.chat.completions.create(messages=[{"role": "user", "content": "Explain quantization in LLMs"}], **params)
