环境评估：明确数据边界、使用人数、并发要求和现有算力。
大模型私有化部署服务
适合希望将 AI 与日常业务结合的企业。实施前先明确数据、系统与部署条件，以小范围验证确定后续建设路径。
实施范围与交付流程
模型与资源选型：以业务样本检验效果，评估硬件和运行成本。
部署与集成：配置模型服务、访问权限及业务接口。
验收与维护：交付部署文档，验证性能、权限和故障处理。
费用与周期如何确定？
费用取决于数据处理量、系统接口数量、部署环境和验收要求。沟通需求后分阶段明确报价、交付清单、实施周期和维护范围。
合作前需要准备什么？
建议准备业务任务说明、经过授权的样本资料、现有系统接口情况和部署要求。初次咨询无需提交敏感数据或账号密码。
沟通您的业务场景业务场景与方案设计
围绕实际任务，选择实施路径
将大模型部署到企业自管环境，不只是安装一个模型。需要结合数据访问边界、实际任务、硬件资源和维护能力，建立稳定可用的推理服务，并让业务人员能够方便地使用。
内部资料处理
辅助处理制度、合同和产品文档，在约定环境内完成检索、摘要与信息提取。
应用场景 · 方案示例统一模型服务
为多个内部应用提供统一接口，按业务角色配置访问和用量管理。
应用场景 · 方案示例受控网络环境
针对内网、专网或受限联网条件，提前评估模型文件、依赖包及更新方式。
应用场景 · 方案示例实施方式
先确定条件，再明确建设范围
企业自有服务器
适合已有算力与维护条件、希望自主控制运行环境的团队。需评估硬件适配和运维投入。
企业云环境
适合已有云资源、希望按业务需要调整资源的团队。需确认网络隔离、存储和访问策略。
分阶段建设
先以经过授权的样本验证模型效果和资源消耗，再确定正式规模，降低选型不确定性。
交付清单
让交付可检查、可使用
以下为可讨论的交付范围，最终内容以项目评估及双方约定为准。
- 部署架构与环境清单，明确模型服务、存储与网络边界。
- 模型推理接口、访问权限及约定的业务接入能力。
- 基于样本的效果与性能验证记录，明确测试条件。
- 部署手册、启停与更新流程、常见故障处理说明。
验收与效果验证
用业务样本判断结果
共同确定测试任务、输入长度、并发量和目标响应要求。性能结论以约定硬件与测试条件为依据；模型回答质量需使用业务样本单独评估。
从小范围验证开始
先选择一个有代表性的任务，明确样本与验收方法，再确定是否扩大投入。预算与周期根据数据、接口和部署条件评估。
常见问题
合作前，先把关键问题说清楚
没有 GPU 服务器可以做吗？
可以先评估任务规模与响应要求，再比较购置、租用云资源或接入模型服务的投入。不同模型与任务的硬件需求不同，不建议在验证前直接采购。
私有化部署后是否完全不联网？
可根据约定设计离线运行方案，但依赖安装、模型更新、第三方工具与外部接口都需要分别确认。私有化本身不等于所有组件默认离线。
部署后需要微调模型吗？
不一定。先通过提示词、知识检索和流程设计验证效果；对于明确且可评测的特定任务，再评估微调的收益及数据条件。