LLaMA2 ChatGLM Claude ChatGPT Mixtral Qwen BLOOM Mistral
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企业级解决方案

本地部署AI大模型 数据私密 · 成本可控

支持 LLaMA2/ChatGLM/Claude 等主流模型 | Transformer 架构优化 | RAG 知识库 | 低成本运维

支持 ChatGPT/Claude API 无缝对接

兼容 OpenAI 接口协议标准

RAG 知识库实时增量更新

支持 vLLM/FastAPI 高性能推理

端到端加密
ONNX加速
Prompt模板
4/8bit量化
立即部署
核心优势

一站式大模型部署解决方案

覆盖模型部署全流程，提供完整技术支持

高性能推理优化

多种量化方案支持，显著降低部署门槛，优化推理性能

  • INT4/INT8精度量化
  • Attention优化加速
  • KV Cache管理

RAG知识库增强

基于检索增强生成技术，支持多源数据接入和实时更新

  • 向量化检索匹配
  • 增量数据更新
  • 多模态数据支持

智能运维管理

提供完整的监控和调度工具，支持多实例负载均衡

  • Prometheus监控
  • vLLM推理加速
  • FastAPI服务化
成功案例

客户使用案例

来自不同行业的真实使用体验

电商客服

某跨境电商平台

部署智能客服系统，支持多语言沟通，提供7*24小时无间断服务

客服效率 提升80%
支持语言 6种
自媒体

某新媒体工作室

利用AI辅助创作，提供选题建议和文案优化，提高内容产出效率

日均产出 10+篇
创作提效 60%
法律咨询

某律师事务所

搭建智能法律咨询平台，提供初步法律建议，提升咨询效率

日均咨询 200+
响应时间 秒级
常见问题

部署相关问题

解答您最关心的问题

基础概念

本地大模型部署是指将AI大语言模型（如LLaMA、ChatGLM等）安装并运行在本地服务器或个人电脑上，无需依赖云端，实现数据本地处理和计算。

本地大模型可以用于智能对话、文本生成、代码生成、数据分析等任务，广泛应用于企业智能客服、内容创作、教育培训和科研等领域。

本地部署不依赖外部网络，数据安全性更高，运行速度快；云部署则成本更低，扩展性强，适合大规模计算任务。

部署操作

部署流程包括：

  1. 选择合适的部署框架（如Docker、Hugging Face）
  2. 准备硬件（高显存显卡）
  3. 下载安装模型
  4. 运行推理测试

常用的部署框架包括Docker、TensorRT、ONNX Runtime和Hugging Face Transformers，工具如Deepspeed、vLLM等。

由于硬件性能限制，安卓和iOS设备适合运行精简版模型（如量化模型），可以通过Core ML、MNN、NCNN等工具进行部署。

硬件与显存

推荐配置：

  • 显卡：NVIDIA RTX 3090/4090，显存至少24GB
  • 内存：建议64GB以上
  • 硬盘：建议1TB SSD
  • 支持高并发计算

可以通过模型量化、分布式部署、梯度检查点（Gradient Checkpointing）等方式降低显存占用。

通过调整batch_size、precision（精度）和开启显存优化插件（如torch.cuda.amp）等方式来管理显存使用。

问题排查

检查代码是否存在内存泄漏、及时释放缓存（如torch.cuda.empty_cache()）、优化数据加载方式，或重启服务释放显存。

常见问题包括：依赖库冲突、显存不足、模型加载失败、网络断连等。建议检查依赖版本、优化代码和硬件配置。

本地大模型不需要联网即可运行，但首次部署或模型更新可能需要联网下载模型文件和依赖库。

优化与进阶

主要优化方式包括：

  • 模型剪枝（Pruning）
  • 模型量化（Quantization）
  • 分布式训练（Distributed Training）
  • 显存优化（如梯度检查点）

可以搭建API接口，支持通过微信、网页、APP等多端访问模型服务，提升用户体验。

在服务器端可使用Docker、Kubernetes部署；在本地PC上使用Anaconda环境；在移动端采用NCNN、MNN框架。