前言：

华为开发者空间，是为全球开发者打造的专属开发者空间，致力于为每位开发者提供一台云主机、一套开发工具和云上存储空间，当普惠云资源遇见推理大模型，企业服务与开发效能的范式革命正在加速。华为云开发者空间：开箱即用的云端开发引擎！

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一、华为云开发者空间介绍

华为于2024年HDC大会推出开发者空间服务，为开发者提供终身免费的云主机资源（2核CPU/4GB内存/5GB存储+180小时/年），支持Web端一键访问预置CodeArts IDE、JDK、Python等工具链，彻底解决本地环境配置繁琐问题。其创新设计聚焦三大能力：

• 场景化沙箱环境：分钟级创建鸿蒙、昇腾、鲲鹏等开发沙盒，预置Redis、FunctionGraph等实战案例模板，支持高校教学与企业实训；
• 端云协同数据管理：云主机配置与代码工程实时同步至云端，支持跨设备无缝续接开发，5GB存储空间保障资产安全中转；
• 生态资源集成：聚合沃土云创计划、开源激励及ModelArts AI服务入口，形成“学习-开发-部署-变现”闭环。

二、开发者空间云主机免费领取

免费领取地址： https://developer.huaweicloud.com/space/devportal/desktop?utm_source=csdndspace&utm_adplace=csdncxlhdp

点击链接登录注册华为云账户就可以了

进去之后的主界面就是这样的

配置云主机

选择你喜欢的系统镜像就，就可以一键配置了，节约了装系统的烦恼。
我这里习惯使用Ubuntu的，直接点击安装

配置好信息后，进入云主机

等待镜像初始化

进入云主机后，系统界面就是这样的

打开命令行

到这一步就算领取成功了

三、云主机上安装部署deepSeek

DeepSeek-R1：逻辑密集型任务的推理专家

作为国产开源大模型代表，DeepSeek-R1在客服场景展现三大差异化优势：

• 链式思维推理：通过多步逻辑拆解处理复杂查询，在FAQ解析、政策条款解释等任务中准确率超传统模型30%；
• 检索增强生成（RAG）兼容性：与ChatWiki等知识库系统深度适配，支持PDF/Word等多格式文档向量化，实现动态知识更新；
• 企业级部署友好：API轻量化设计，5秒内完成千字符级响应，适配官网、App、微信等多渠道嵌入。

功能协同价值矩阵

能力维度	华为云开发者空间	DeepSeek-R1	协同增效点
核心定位	开发环境即时交付	语义理解与决策支持	云端AI应用快速孵化
关键技术	沙箱隔离、CodeArts工具链	RAG架构、低秩优化	开发-推理一体化流水线
典型场景	高校实训、鸿蒙应用开发	智能客服、文档摘要	低代码客服系统搭建

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3.1 下载安装Ollama

Ollama 是一个强大的开源工具，旨在帮助用户轻松地在本地运行、部署和管理大型语言模型（LLMs）。它提供了一个简单的命令行界面，使用户能够快速下载、运行和与各种预训练的语言模型进行交互。Ollama 支持多种模型架构，并且特别适合那些希望在本地环境中使用 LLMs 的开发者和研究人员。

下载命令：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh sh或者这个镜像地址curl -fsSL https://dtse-mirrors.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/case/0035/install.sh | sudo bash

安装完成如下

3.2 部署DeepSeek

接下来可以借助 Ollama 工具来部署 Deepseek 大模型，我们以1.5b的deepseek r1模型为例进行演示。执行命令

ollama run deepseek-r1:1.5b

10M每秒的速度，大约两三分钟就下载完成了

部署完成后，Ollama会自动启动一个对话终端，我们就可以与 Deepseek 大模型进行对话了

运行DeepSeek模型成功效果
运行成功就可以直接提问了呢。

四、 客服系统搭建实战

1. 模型接入
   集成openai，使用接口调用大模型，开发智能客服应用
2. 知识库构建
   上传产品手册、FAQ等文档（支持PDF/Word/网页链接），系统自动分段、向量化并建立索引。
3. 机器人配置
   创建客服机器人关联知识库，设置多轮对话逻辑与留资话术（例：“留下联系方式，顾问将10分钟内联系您”）。

核心代码展示

文本分割、向量化处理

# 安装必要库 (运行前取消注释)
# !pip install chromadb sentence-transformers nltkimport re
import nltk
from nltk.tokenize import sent_tokenize
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import chromadb
from chromadb.config import Settings# 下载NLTK数据（句子分割需要）
nltk.download('punkt')# 1. 文本分割函数
def text_segmenter(text, max_length=200):"""将长文本分割为语义段落策略：先分句，然后合并短句直到达到最大长度"""sentences = sent_tokenize(text)segments = []current_segment = ""for sentence in sentences:# 清理句子中的多余空格cleaned_sentence = re.sub(r'\s+', ' ', sentence).strip()if len(current_segment) + len(cleaned_sentence) <= max_length:current_segment += " " + cleaned_sentence if current_segment else cleaned_sentenceelse:if current_segment:segments.append(current_segment)# 如果单句就超过max_length，直接截断if len(cleaned_sentence) > max_length:chunks = [cleaned_sentence[i:i+max_length] for i in range(0, len(cleaned_sentence), max_length)]segments.extend(chunks)else:current_segment = cleaned_sentenceif current_segment:segments.append(current_segment)return segments# 2. 向量化处理函数
def vectorize_texts(texts):"""使用Sentence Transformer模型生成文本向量"""# 加载轻量级模型（首次运行会自动下载）model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')embeddings = model.encode(texts)return embeddings.tolist()# 3. 向量数据库入库
def store_in_chroma(segments, embeddings, collection_name="doc_segments"):"""将文本片段和向量存入ChromaDB"""# 创建客户端（持久化到本地目录）client = chromadb.Client(Settings(chroma_db_impl="duckdb+parquet",persist_directory="./vector_db"  # 向量数据库存储路径))# 创建或获取集合collection = client.get_or_create_collection(name=collection_name)# 生成文档IDids = [f"doc_{i}" for i in range(len(segments))]# 添加到集合collection.add(documents=segments,embeddings=embeddings,ids=ids)print(f"成功存储 {len(segments)} 个文本片段到集合 '{collection_name}'")return client# 示例使用
if __name__ == "__main__":# 示例文本（替换为你的实际内容）sample_text = """大型语言模型（LLM）是人工智能领域的重要突破。它们通过分析海量文本数据学习语言模式，能够生成人类般的文本。Transformer架构是LLM的核心，它使用自注意力机制处理文本序列。LLM的应用包括：机器翻译、文本摘要、对话系统等。例如，ChatGPT展示了LLM在对话生成方面的强大能力。然而，LLM也存在挑战，如训练成本高、可能产生有偏见的输出等。研究人员正在开发更高效的训练方法，如参数高效微调(PEFT)。未来LLM可能会与多模态技术结合，处理图像、音频等非文本信息。这将开启人工智能应用的新篇章。"""# 文本分割segments = text_segmenter(sample_text, max_length=150)print("\n分割后的文本片段:")for i, seg in enumerate(segments):print(f"[Segment {i+1}]: {seg[:80]}...")  # 显示前80字符# 向量化处理embeddings = vectorize_texts(segments)print(f"\n生成 {len(embeddings)} 个向量，维度: {len(embeddings[0])}")# 存储到向量数据库chroma_client = store_in_chroma(segments, embeddings)# 查询示例collection = chroma_client.get_collection("doc_segments")query = "语言模型有哪些应用？"query_embedding = vectorize_texts([query])[0]results = collection.query(query_embeddings=[query_embedding],n_results=2)print("\n相似性查询结果:")for i, doc in enumerate(results['documents'][0]):print(f"结果 {i+1}: {doc}")# 注意：实际使用时可能需要处理更长的文本，建议添加错误处理和大文件处理逻辑

应用端调用模型api接口实现智能问答

/*** 调用模型api接口实现智能问答*/const getChatData = async (messages, options) => {const { success, fail, complete, cancel } = options;const controller = new AbortController();const { signal } = controller;cancel?.(controller);// your-api-keyconst apiKey = "";const responsePromise = fetch("/v1/chat", {method: "POST",headers: {"Content-Type": "application/json",Authorization: `Bearer${apiKey ? ` ${apiKey}` : ""}`,},body: JSON.stringify({messages, // 消息列表model: "", // 模型stream: true, // 流式输出}),signal,}).catch((e) => {const msg = e.toString() || "流式接口异常";complete?.(false, msg);return Promise.reject(e); // 确保错误能够被后续的.catch()捕获});responsePromise.then((response) => {if (!response?.ok) {complete?.(false, response.statusText);fail?.();throw new Error("Request failed"); // 抛出错误以便链式调用中的下一个.catch()处理}const reader = response.body.getReader();const decoder = new TextDecoder();if (!reader) throw new Error("No reader available");const bufferArr = [];let dataText = ""; // 记录数据const event = { type: null, data: null };async function processText({ done, value }) {if (done) {complete?.(true);return Promise.resolve();}const chunk = decoder.decode(value);const buffers = chunk.toString().split(/\r?\n/);bufferArr.push(...buffers);let i = 0;while (i < bufferArr.length) {const line = bufferArr[i];if (line) {dataText += line;const response = line.slice(6);if (response === "[DONE]") {event.type = "finish";dataText = "";} else {try {const choices = JSON.parse(response.trim())?.choices?.[0];if (choices.finish_reason === "stop") {event.type = "finish";dataText = "";} else {event.type = "delta";event.data = choices;}} catch (error) {console.error("解析错误:", error);}}}if (event.type && event.data) {const jsonData = { ...event };success(jsonData);event.type = null;event.data = null;}bufferArr.splice(i, 1);}return reader.read().then(processText);}return reader.read().then(processText);}).catch(() => {// 处理整个链式调用过程中发生的任何错误fail?.();});
};//传参messgaes 示例messages=[{"role": "system", "content": "你是一位电商售后客服专家，擅长处理客户售后服务问题，对产品使用体验、物流配送、售后服务、退换货流程和日常保养等都有丰富的实践经验。"},{"role": "user", "content": "请问一般的产品售后有哪些保障，如何退换货？."},]

• 效能提升对比：某电商测试显示，AI客服日均处理咨询量达人工客服的17倍，响应速度缩短至1.2秒。

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五、技术演进展望：云智融合的下一代基础设施

短期进化：AI-Native云原生架构

• 云主机智能化升级：华为云CCE容器引擎已集成AI智能助手，实现集群自动扩缩容与故障诊断，未来将深度适配大模型开发框架；
• 算力成本优化：华为CloudMatrix 384超节点虽提供300 PFLOPs算力（2倍于NVIDIA GB200），但能效比仍需提升，预计下一代昇腾芯片将降低30%功耗。

长期趋势：端云协同的沉浸式开发

1. 云手机+鸿蒙IDE：开发者空间将整合鸿蒙云手机，实现应用“云端开发-真机云调试”无缝流转；
2. RAG 3.0技术突破：DeepSeek或支持多模态知识检索，通过图像/语音理解增强客服场景覆盖；
3. 低代码AI工厂：华为云或推出可视化AI编排器，允许拖拽式构建客服机器人，降低技术门槛。

结语：华为云开发者空间以普惠资源降低开发门槛，DeepSeek-R1以垂直能力提升服务智能化——二者结合正重新定义企业数字服务基线。当云主机从“工具”进化为“AI孵化器”，开发者生态的创新裂变值得期待。