本地化AI部署指南
实现AI本地化部署已形成一套标准化流程。不仅包括模型的‘离线化’，还需考虑推理环境、知识库及权限体系的封装。以下是五个核心阶段：确定硬件资源，避免资源不足。算力评估：显存(VRAM)：依据模型大小计算，如14B模型在INT4量化下需约10GB，但建议预留24GB以上显存。架构适配：确认NVIDIA环境(CUDA驱动)或国产算力平台(NPU等)。模型选型：选用商用许可且中文能力强的模型(如DeepSeek、Qwen、Llama系列)。创建隔离可控运行环境。容器化(Docker/K8s)：确保开发和生产环境一