定义
大模型本地部署指将开源或获得授权的模型权重，部署在企业自有的 GPU 服务器、私有云或专有云环境中，模型推理与数据处理全部在企业网络边界内完成，不依赖外部 API。
工作原理
本地部署的技术栈：模型权重 + 推理引擎（vLLM/Ollama 等）+ GPU 算力 + API 网关 + 监控运维。通过量化技术（如 GPTQ、AWQ）可降低显存占用；通过批处理与 KV-Cache 优化提升并发吞吐。
核心组成
- 模型权重 —— 开源模型（Qwen/DeepSeek/GLM 等）或商用授权模型。
- 推理引擎 —— 负责加载模型与高效推理服务。
- GPU 算力 —— 按并发与上下文长度测算的硬件底座。
- API 网关 —— OpenAI 兼容接口、鉴权与用量统计。
应用场景
- 制造与政务等数据敏感行业
- 内网隔离环境
- 成本可控的高频调用场景
优势
- 数据不出域，满足合规
- 长期高频使用成本更低
- 模型与数据完全自主可控
限制
- 初期硬件投入较高
- 需要运维能力
- 模型能力上限取决于开源生态进度
企业应用视角
选型三问：数据能否出域（决定能否用 API）、并发量级（决定算力规模）、任务难度（决定模型规格）。讯芯提供从 POC 验证到生产部署的完整服务，先用评测数据说话再做投入决策。