课程背景
随着 AI 应用深入核心业务，数据安全、合规与延迟成为关键考量。公有云 API 无法满足金融、医疗、政务、制造等行业的私有化要求。AI 落地部署工程（FDE）是一套把 AI 能力部署到客户现场的方法论：从算力选型、环境搭建、系统集成到安全加固、监控运维与上线陪跑。本课程系统讲解这套工程能力。
适合人群
- 运维、DevOps 与 SRE 工程师
- 系统架构师与基础设施负责人
- AI 交付与实施工程师
- 关注数据安全与合规的技术管理者
核心模块
- 私有化环境选型：内网、专属云、边缘节点的算力、网络与存储规划。
- 模型与中间件部署：大模型、向量数据库、知识库、Agent 运行时的一体化部署。
- 业务系统集成：与 OA、ERP、MES、CRM 等系统的权限、数据与接口打通。
- 安全与合规：网络隔离、密钥管理、审计日志、等保与数据分类分级。
- 上线陪跑与运维：灰度发布、监控告警、容量管理与应急响应机制。
学完后的成果
| 成果维度 | 预期收获 |
|---|---|
| 部署能力 | 能独立规划并执行一套私有化 AI 部署 |
| 集成能力 | 掌握与常见业务系统的集成方法 |
| 安全意识 | 理解私有化环境的安全、合规与审计要求 |
| 运维体系 | 建立监控、灰度与应急响应机制 |
讲师与交付方式
由全领优 FDE 交付团队授课，课程结合真实私有化部署案例，提供部署手册与检查清单。
常见问题
- 需要什么前置知识？
建议具备 Linux、Docker/K8s 基础与网络知识，了解大模型基本概念。
- 课程会讲具体硬件吗？
会。包括 GPU 选型、边缘设备选型与网络拓扑设计的基本原则。
- 能直接用于生产吗？
课程提供生产部署的规范与模板，但具体生产环境需根据企业合规要求做适配。
