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Hébergement DeepSeek en Europe

Déployez DeepSeek R1 sur une infrastructure européenne, en gardant la souveraineté des données.

qwen3-8b vLLM ready
NVIDIA A100 · 40GB · EU marketplace · eu-central
VRAM19.2 / 40 GB
GPU utilisation71%
42 ms
time-to-first-token
128
tokens / sec
62°C
temperature
POST /api/v1/chat/completions200 OK

DeepSeek publie certains des modèles à poids ouverts les plus performants, dont la famille de raisonnement R1, mais de nombreuses équipes européennes hésitent à envoyer des prompts à l'API de l'éditeur. Il existe une troisième voie entre « utiliser leur API » et « se passer complètement de DeepSeek » : exécuter vous-même les poids ouverts sur une infrastructure européenne.

C'est ce que signifie l'hébergement DeepSeek sur HostYourAI. Les poids publiés sont servis avec vLLM dans des datacenters européens par une entreprise néerlandaise. Vos prompts n'atteignent jamais l'éditeur du modèle, et aucune partie hors UE n'intervient dans la chaîne de service. Vous profitez des capacités du modèle ; l'éditeur ne reçoit rien.

Pourquoi un hébergement DeepSeek dans l'UE

Séparer le modèle de son créateur

Des poids ouverts ne sont que des fichiers. Dès lors qu'ils s'exécutent sur du matériel contrôlé dans l'UE, la juridiction qui compte est celle où l'inférence a lieu, pas celle où le modèle a été entraîné. Cette distinction permet à une entreprise européenne d'utiliser les travaux de recherche de DeepSeek tout en gardant chaque octet de données clients sous le droit de l'UE.

Une protection des données que vous pouvez formaliser par écrit

Les prompts et les réponses sont traités dans plusieurs régions européennes, chiffrés avec AES-256 au repos et TLS en transit, et ne servent jamais à l'entraînement. Un DPA et une liste publique des sous-traitants l'appuient : une documentation que l'API de l'éditeur ne peut pas fournir à un responsable de traitement de l'UE.

Un raisonnement en streaming, sans détour

Les modèles de raisonnement produisent de longues sorties, et les longues sorties rendent la latence visible. Servir DeepSeek depuis des datacenters européens garde les flux de tokens sur le continent : les utilisateurs voient la réponse se construire au lieu d'attendre un aller-retour intercontinental.

python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    base_url="https://hostyourai.com/api/v1",
    api_key="hyai-...")
client.chat.completions.create(
    model="llama-3.3-70b",
    messages=[{"role":"user","content":"Hallo!"}])

Les modèles de raisonnement en production

Les modèles de type R1 réfléchissent avant de répondre, ce qui change la façon de les intégrer. Les sorties sont longues : la trace de raisonnement plus la réponse finale peuvent représenter plusieurs fois la longueur d'une réponse normale ; réglez donc max_tokens généreusement et budgétez par requête plutôt que par prompt. Utilisez toujours le streaming SSE pour que l'utilisateur voie la progression pendant la phase de réflexion, et décidez explicitement si votre interface affiche le raisonnement ou seulement la conclusion.

Côté coûts, réservez les modèles de raisonnement aux étapes qui en ont besoin : planification, mathématiques, analyse à plusieurs étapes. Dirigez les réponses courantes vers un modèle plus petit du catalogue de modèles, et gardez les deux derrière la même clé de l'EU Inference Router pour que le changement tienne en une ligne. Un trafic de raisonnement intense et soutenu est souvent mieux servi par des instances GPU dédiées, où le débit vous appartient en propre.

CritèreAPI propre de DeepSeekPoids ouverts hébergés dans l'UE
Destination des promptsInfrastructure de l'éditeur hors de l'UEDatacenters européens uniquement
Droit applicableJuridiction hors UEDroit de l'UE et droit néerlandais
Documents RGPDTransfert vers un pays tiers à justifierDPA, aucun transfert
Versions du modèleL'éditeur décide et peut changer sans prévenirVous choisissez la version exacte des poids ouverts
Visibilité de l'éditeur sur vos donnéesContenu complet des requêtesAucune, l'éditeur n'est pas dans la chaîne
One-click deployment
OpenAI-compatible API
4 EU datacenters
End-to-end encryptie
Dedicated GPU instances
Audit logging

Comment démarrer

Diffusez le modèle de raisonnement en streaming via le point d'accès compatible OpenAI. Notez le budget de tokens généreux.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://hostyourai.com/api/v1",
    api_key="hyai-...",
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-r1",
    messages=[{"role": "user", "content": "Plan the rollout of a feature flag system in five steps."}],
    max_tokens=4096,
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
je vraag
doc-4f2a0.94
doc-9c1e0.91
doc-2b770.88

Questions sur l'hébergement DeepSeek

L'entreprise DeepSeek voit-elle un jour mes prompts ?

Non. Seuls les fichiers du modèle à poids ouverts sont utilisés. L'inférence s'exécute entièrement sur une infrastructure européenne, et la liste publique des sous-traitants indique chaque partie impliquée : l'éditeur n'en fait pas partie.

Quels modèles DeepSeek puis-je exécuter ?

Les versions à poids ouverts du catalogue, dont la famille de raisonnement R1 et les variantes distillées. Consultez le Model Garden pour connaître l'état actuel de chacune.

Pourquoi les réponses de R1 sont-elles si longues ?

Les modèles de raisonnement génèrent une chaîne de pensée interne avant la réponse finale. Prévoyez des valeurs de max_tokens plus grandes et utilisez le streaming pour que les utilisateurs voient la progression pendant que le modèle réfléchit.

Un modèle de raisonnement est-il superflu pour mon cas d'usage ?

Souvent, oui. Utilisez R1 pour la planification, l'analyse et les mathématiques, et associez-le à un modèle généraliste plus petit pour les réponses du quotidien. Les deux fonctionnent derrière la même clé API.

Combien coûte l'exécution de DeepSeek ?

Payez au token sur le Router ou à l'heure sur une instance dédiée, depuis un même solde de crédits prépayés. Les détails figurent sur la page des tarifs.

Je app
OpenAI · Anthropic
EU Router
één base URL
Qwen3-8B
warm
Loes (NL)
soeverein
Llama-3.3
warm

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1

Choisissez un modèle

Choisissez dans le Model Garden ou collez n'importe quel ID HuggingFace. Définissez la VRAM et choisissez un GPU européen.

2

Obtenez votre endpoint

Nous déployons vLLM, exécutons les sondes de disponibilité et vous remettons une URL prête, compatible OpenAI et Anthropic, ainsi qu'une clé d'API.

3

Routez et livrez

Pointez votre client vers le Router. Il route automatiquement vers une instance démarrée, met les GPU au repos quand personne n'est connecté et journalise chaque requête.

Privé par défaut

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Compatible avec les outils que vous utilisez déjà

Le Router parle les API OpenAI et Anthropic, il s'intègre donc directement aux clients et SDK que votre équipe utilise déjà. Il suffit de changer l'URL de base.

Essayer HostYourAI gratuitement
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Frequently asked questions

Can I run this in the EU?

Yes. HostYourAI runs open models on GPUs in European datacenters via vLLM. Your prompts and outputs never leave the EU and there is no US cloud provider in the chain.

Is it GDPR-compliant?

Yes. All processing happens inside the EU, a Data Processing Agreement (DPA) is available and the subprocessor list is public. Open weights also mean no training on your data.

Is the API OpenAI-compatible?

Yes. Point your existing OpenAI or Anthropic client at our Router (https://hostyourai.com/api/v1), change only the base URL and API key. No rewrite, no lock-in.

What does it cost?

Pay-as-you-go on one prepaid credit balance: the shared router per token or a dedicated GPU per hour. Free to start, no minimum, no fixed monthly fee.

Model garden

Works with 390+ open models

Text and image models on dedicated EU GPUs. Every model tested on our own hardware.

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