随着AI技术普及，越来越多的企业希望将大模型能力融入业务。然而，公有云API存在数据外泄风险、延迟高、长期成本不可控等问题。本地部署（私有化部署）将模型运行在企业自有服务器上，实现数据不出域、低延迟响应和定制化微调，特别适合金融、医疗、政务等对数据安全要求严格的行业。
企业需明确应用场景（如智能客服、文档分析、代码生成），选择合适的基础模型。开源模型如Llama、ChatGLM、Qwen等均可本地部署。千问千寻提供模型选型咨询，根据企业数据量、算力预算推荐最优方案。
本地部署需要GPU服务器。常见配置包括： - 入门级：单卡RTX 4090（适合7B以下模型） - 专业级：多卡A100或H800（适合70B以上模型） - 国产替代：华为昇腾、寒武纪等
千问千寻提供服务器定制服务，根据模型参数量、并发需求推荐配置，并协助采购与上架。
基础模型需通过微调适配企业私有数据。流程包括： 1. 数据清洗与标注 2. 选择微调方法（LoRA、QLoRA等） 3. 训练与评估 4. 模型量化（降低显存占用）
千问千寻提供全流程训练服务，支持从数据准备到模型压缩的一站式交付。
模型部署需搭建推理服务（如vLLM、TGI），并开发API接口对接现有系统。千问千寻提供部署工具包，支持Docker化一键部署，并提供运维监控面板。
本地部署成本主要包括： - 硬件成本：GPU服务器（一次性投入，约5万-100万+） - 软件成本：模型授权（开源免费）、训练平台（可选） - 人力成本：AI工程师（可外包） - 运维成本：电费、带宽、硬件维护
相比公有云API，本地部署在长期高频调用场景下更具成本优势。千问千寻提供成本测算工具，帮助企业对比不同方案。
大模型（如70B）推理慢、硬件要求高。实际应用中，7B-13B模型通过微调即可满足多数场景。建议先小规模验证，再扩展。
模型需要定期更新、数据需要持续标注，硬件也可能故障。建议建立运维团队或选择托管服务。
本地部署降低数据泄露风险，但仍需做好访问控制、加密存储和审计日志。
A：入门级方案（7B模型，单卡RTX 4090）硬件约3-5万元，加上部署服务费，总投入约5-10万元。大型方案（70B模型，多卡A100）硬件约50-100万元。
A：可通过增量训练或重新微调更新。千问千寻提供模型版本管理工具，支持热更新。
A：可以。千问千寻提供从硬件采购到模型上线的全托管服务，企业只需提供业务数据。
千问千寻专注中小企业AI落地，提供从模型定制到硬件部署的一站式服务，助力企业安全、高效地应用大模型。
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