学生党福音：用Ciuic新户5折在云端白嫖DeepSeek

随着人工智能技术的迅猛发展，越来越多的学生和研究人员希望能够在云端快速部署和测试他们的深度学习模型。然而，高昂的云服务费用往往成为他们的一大障碍。为了帮助学生党更好地利用云端资源，Ciuic推出了针对新用户的五折优惠活动，结合DeepSeek的强大功能，让同学们可以“白嫖”云端计算资源，轻松进行大规模模型训练和推理。

本文将详细介绍如何利用Ciuic的新用户优惠，在云端免费使用DeepSeek进行深度学习任务，并附上详细的代码示例，帮助大家快速上手。

什么是DeepSeek？

DeepSeek是一个基于云计算的深度学习平台，提供了丰富的工具和服务，支持多种主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），并且集成了数据处理、模型训练、评估和部署的一站式解决方案。通过DeepSeek，用户可以轻松构建、训练和部署复杂的深度学习模型，而无需担心底层硬件配置和维护问题。

DeepSeek的主要特点：

多框架支持：支持TensorFlow、PyTorch、MXNet等多种深度学习框架。自动化超参数调优：内置自动化超参数调优工具，提升模型性能。分布式训练：支持多GPU、多节点分布式训练，加速模型训练过程。模型管理：提供版本控制、模型存储和共享功能，方便团队协作。可视化界面：通过图形化界面监控训练进度、查看结果，降低使用门槛。

Ciuic新用户优惠

Ciuic是一家领先的云计算服务提供商，为全球用户提供高效、稳定的云计算资源。为了吸引更多新用户尝试其服务，Ciuic特别推出了针对新用户的五折优惠活动，涵盖多种云产品，包括虚拟机、对象存储、数据库等。对于学生党来说，这意味着可以用更少的成本享受高性能的云端计算资源。

如何获取优惠？

注册账号：访问Ciuic官网，点击“立即注册”，填写相关信息完成注册。验证身份：根据提示完成身份验证，确保账户安全。领取优惠券：注册成功后，系统会自动发放五折优惠券，可以在购买时直接抵扣。

使用DeepSeek进行深度学习任务

接下来，我们将详细介绍如何使用DeepSeek进行一个简单的图像分类任务，并展示如何在Ciuic云平台上部署和运行该任务。

环境准备

首先，我们需要在Ciuic云平台上创建一个虚拟机实例，作为DeepSeek的运行环境。假设我们选择了一台配备NVIDIA Tesla V100 GPU的虚拟机。

创建虚拟机

# 登录Ciuic控制台ssh user@your_vm_ip# 更新系统包sudo apt update && sudo apt upgrade -y# 安装NVIDIA驱动和CUDA Toolkitwget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pinsudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pubsudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ /"sudo apt-get updatesudo apt-get -y install cuda# 安装cuDNNwget https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu2004/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu2004_1.0.0-1_amd64.debsudo dpkg -i nvidia-machine-learning-repo-ubuntu2004_1.0.0-1_amd64.debsudo apt-get updatesudo apt-get install libcudnn8=8.0.4.30-1+cuda11.1

安装DeepSeek

# 安装Python和pipsudo apt-get install python3-pip# 安装DeepSeek CLI工具pip3 install deepseek-cli# 配置DeepSeekdeepseek configure

模型训练

以一个简单的卷积神经网络（CNN）为例，我们将使用PyTorch框架进行图像分类任务。

数据准备

我们可以使用经典的CIFAR-10数据集进行实验。CIFAR-10包含10个类别的60,000张32x32彩色图像，适合初学者进行深度学习实践。

import torchimport torchvisionimport torchvision.transforms as transforms# 下载并加载CIFAR-10数据集transform = transforms.Compose(    [transforms.ToTensor(),     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,                                        download=True, transform=transform)trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=100,                                          shuffle=True, num_workers=2)testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,                                       download=True, transform=transform)testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=100,                                         shuffle=False, num_workers=2)classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',           'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')

模型定义

定义一个简单的卷积神经网络架构：

import torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fclass Net(nn.Module):    def __init__(self):        super(Net, self).__init__()        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)    def forward(self, x):        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)        x = F.relu(self.fc1(x))        x = F.relu(self.fc2(x))        x = self.fc3(x)        return xnet = Net().cuda()

训练过程

编写训练循环，使用交叉熵损失函数和Adam优化器：

import torch.optim as optimcriterion = nn.CrossEntropyLoss()optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)for epoch in range(10):  # 训练10个epoch    running_loss = 0.0    for i, data in enumerate(trainloader, 0):        inputs, labels = data[0].cuda(), data[1].cuda()        optimizer.zero_grad()        outputs = net(inputs)        loss = criterion(outputs, labels)        loss.backward()        optimizer.step()        running_loss += loss.item()        if i % 200 == 199:    # 每200个batch打印一次损失            print(f'[Epoch {epoch + 1}, Batch {i + 1}] Loss: {running_loss / 200:.3f}')            running_loss = 0.0print('Finished Training')

模型评估

最后，我们在测试集上评估模型性能：

correct = 0total = 0with torch.no_grad():    for data in testloader:        images, labels = data[0].cuda(), data[1].cuda()        outputs = net(images)        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)        total += labels.size(0)        correct += (predicted == labels).sum().item()print(f'Accuracy on the 10000 test images: {100 * correct / total:.2f}%')

使用DeepSeek部署模型

完成训练后，我们可以将模型部署到DeepSeek平台，供其他用户或应用程序调用。

保存模型

torch.save(net.state_dict(), './cifar_net.pth')

部署到DeepSeek

使用DeepSeek CLI工具将模型上传到云端：

deepseek deploy cifar_net.pth

总结

通过Ciuic提供的新用户五折优惠，学生党可以以较低的成本享受到高性能的云端计算资源。结合DeepSeek的强大功能，大家可以轻松构建、训练和部署深度学习模型，大大提升了学习和研究效率。希望本文的内容能够帮助大家更好地利用这些工具，探索更多有趣的人工智能应用。