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致。

推理引擎部署：

高性能引擎：安装vLLM或TGI，提升吞吐量。

轻量化方案：如桌面或边缘端，使用Ollama或llama.cpp。

模型量化：利用AWQ或GPTQ算法，降低硬件要求。

这是本地AI‘懂业务’的关键。

向量数据库部署：如Milvus、Qdrant或Chroma。

数据清洗管道：建立ETL流程，将文档转化为向量。

检索重排(Rerank)：部署本地模型，提高准确率。

将模型转化为智能体。

API封装：使用FastAPI或LangServe，兼容OpenAI格式。

状态管理(LangGraph)：部署基于状态机的Agent逻辑。

本地工具挂载：

配置数据库访问权限。

集成企业API，设置防火墙。

隔离防护：确保内网运行，配置Nginx反向代理和身份验证。

可观测性：

链路追踪：监控推理路径。

性能监控：使用Prometheus+Grafana，关注显卡温度、显存占用和TPS。

持续优化：根据用户反馈迭代Prompt，甚至进行小规模训练。