大模型私有化部署常见问题

主要取决于模型规格、并发规模、算力硬件、部署环境与场景数量。常见试点可先采用较小模型或 CPU 推理以控制成本，规模化后再扩展算力。建议先做需求与场景评估，再形成预算方案。

小规模知识库问答可考虑 CPU 推理或单张主流显卡；需要较高并发生成能力时，通常配置 1-2 张以上主流或国产推理卡。具体规格需结合模型与响应目标评估。

私有化部署后，推理与知识检索都在本地/专属云环境完成，不向外部发送原始数据。系统还支持网络隔离、数据分级、脱敏与审计等配置。

可以。我们通过统一身份认证、API、消息接口与业务插件接入既有系统。接入范围必须结合系统接口、数据权限与安全要求确定。

在服务器与模型选型确认后，标准私有化平台部署通常 1-2 周可完成；知识库导入、场景配置与培训会随单位资料量和服务范围增加。

通过知识库治理、提示词优化、权限范围控制和引用来源来降低错误。同时提供使用反馈、运营报表与人工复核机制，持续提升答案质量。

可以。交付包含管理员培训、操作手册与运维交接；日常运营重点是知识更新与场景配置，无需从零训练大模型。

方案默认将 AI 定位为管理提效、文书辅助和非诊疗/非决策类助手，并按单位政策进行边界界定。涉及医疗器械、行政审批等特殊用途时，需按国家有关规定与行业主管要求专项评估。