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AI 能力 · Local LLM Deployment

大模型本地部署

在企业自有服务器或私有云上部署开源 / 商用大模型，配合推理加速、模型管理与 RAG 知识库，构建数据不出域的 AI 能力底座。

咨询这项能力

数据不出域，让企业拥有自己的模型底座

大模型本地部署是将 Qwen、DeepSeek、GLM 等开源大模型部署在企业自有算力环境（物理机、私有云或专有云）中，模型推理、数据处理、知识检索全部在企业边界内完成。对制造、政企、金融等对数据安全要求严格的组织，本地部署是 AI 落地的第一步，也是唯一能满足合规底线的选择。

核心能力

我们能交付什么

模型选型与评测

结合业务场景、并发量与预算，在开源与商用模型中选型，并做垂直场景评测。

推理加速

基于 vLLM / SGLang / Ollama 的量化、批处理与 KV-Cache 优化，提升吞吐、降低时延。

算力规划

按并发与上下文长度测算 GPU 显存与数量，避免过度采购或算力不足。

模型管理

多模型版本管理、灰度切换、用量统计与效果回归。

安全合规

数据不出域、敏感词过滤、权限隔离与审计日志。

与业务集成

统一 OpenAI 兼容 API 网关，供知识库、Agent、业务系统统一调用。

您的业务痛点

  • 业务数据涉及商业机密或合规要求，无法调用公有云大模型 API。

  • 不知道选什么模型、配多少算力，采购决策无从下手。

  • 模型部署起来后没有与业务系统打通，变成"演示项目"。

  • 缺乏推理优化经验，并发一上来就超时、爆显存。

讯芯的解法

  • 咨询先行

    梳理业务场景与数据资产，明确哪些场景值得上模型、上什么模型。

  • POC 验证

    2-4 周在真实数据上验证效果，用评测集说话，再决定投入。

  • 工程落地

    推理服务、知识库、Agent、业务系统集成一体化交付。

  • 长期运维

    模型升级、效果回归、算力扩容的持续运营方案。

适用场景

这些场景最适合从这项能力起步

制造业研发数据

图纸、工艺、试验数据的语义检索与问答，数据不出厂区。

政企公文处理

公文写作、政策问答，满足等保与信创要求。

金融合规审查

合同、报告的智能审查，客户数据全流程内网闭环。

集团知识中枢

多子公司共享一套私有模型底座，统一管控。

实施流程

从启动到上线，6 步交付

  1. 1

    需求与数据盘点

    梳理场景优先级、数据分布与合规边界。

  2. 2

    选型与算力测算

    模型评测 + 显存/并发测算，输出部署方案。

  3. 3

    环境搭建

    GPU 驱动、容器环境、推理服务部署与压测。

  4. 4

    应用集成

    接入 RAG 知识库与业务系统，打通完整链路。

  5. 5

    评测与调优

    业务评测集回归，量化与推理参数调优。

  6. 6

    交付运维

    监控告警、模型升级机制与运维交接。

技术架构

五层参考架构

应用层
知识库问答Agent 应用业务系统集成
网关层
OpenAI 兼容 API鉴权与限流用量统计
推理层
vLLM / Ollama量化与加速多模型并存
算力层
GPU 服务器容器化调度监控告警
数据层
向量库业务库备份与审计

应用案例

相关案例参考

政企

政企单位政策文件智能问答

信创环境本地部署 + 政策 RAG 问答，附条款出处，基层查询口径统一。

制造业

制造企业 MES + AI Agent 生产管理提效

工艺知识库 + 生产数据问答 + 巡检 Agent，让一线管理与工艺经验数字化。

常见问题

关于这项能力的常见疑问

本地部署一套大模型需要多少预算？

预算由模型规格与并发决定。7B 级模型单卡消费级 GPU 即可跑通试点；72B 级生产服务通常需要多卡 A800/H800 或同级国产算力。建议先做 POC 明确场景，再测算算力，避免盲目采购。

本地模型效果比公有云 API 差很多吗？

在通用对话上确有差距，但在企业垂直场景中，"本地模型 + RAG + 业务提示词工程"往往能达到可用的准确率，且数据不出域。讯芯会先用评测集在真实数据上验证，再给出客观结论。

支持信创环境吗？

支持。可基于国产 GPU / 国产操作系统与开源模型组合完成部署，配合内网化推理服务，满足政企信创与等保要求。

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