对于数据敏感型企业，AI 私有化部署是刚需。但私有化部署不是简单地把模型拷到服务器上，它涉及模型选型、算力规划、环境配置、系统集成、权限管理、监控运维、上线陪跑等一系列工程工作。
环境准备：算力与基础设施
私有化部署的第一步是环境准备。核心考虑包括：
- 模型规模：模型参数量越大，对显存和算力要求越高。企业需要根据业务需求选择合适规模的模型。
- 部署方式：单机部署、集群部署、容器化部署、K8s 编排等。
- 网络与安全：确保模型服务、向量库、业务系统之间的通信走内网，必要时加访问控制。
对于预算有限的企业，可以先选择 7B-13B 规模的开源模型，验证效果后再考虑更大模型或集群方案。
系统集成：让 AI 连接业务
AI 私有化部署的价值在于与业务系统集成。常见集成点包括：
| 集成对象 | 对接内容 | 注意事项 |
|---|---|---|
| 企业知识库 | 文档、FAQ、制度 | 做好文档治理和权限隔离 |
| 业务数据库 | 订单、客户、库存数据 | 最小权限，敏感字段脱敏 |
| 业务系统 | ERP、CRM、OA 等 | 统一接口规范，完善错误处理 |
| 用户入口 | 网页、小程序、企业微信 | 统一鉴权，记录审计日志 |
集成时要特别注意数据流的可追溯性，所有查询和操作都应记录日志，方便审计和问题排查。
上线陪跑：从可用到好用
私有化部署上线后，建议安排 2-4 周的陪跑期。陪跑期的主要工作包括：
- 用户培训：让业务人员知道 AI 能做什么、不能做什么、如何反馈问题。
- 问题收集：建立 bad case 收集和分级机制。
- 模型调优：根据 bad case 优化提示词、知识库或模型参数。
- 性能调优：根据实际并发和响应时间调整算力和缓存策略。
陪跑期的目标是让 AI 从「技术上可用」变成「业务上好用」，并建立长期运营机制。
常见问题
私有化部署需要多少算力？
取决于模型规模。7B-13B 模型通常需要单张中高端 GPU，70B 以上模型需要多卡或集群。
私有化部署最大的风险是什么？
数据泄露风险、系统集成复杂、上线后缺乏持续运营。需要做好权限控制、日志审计和陪跑计划。
上线陪跑有什么用？
陪跑期帮助发现真实业务中的问题，完成用户培训和模型调优，让 AI 从可用走向好用。
