本地部署能增强数据控制和定制能力，但也带来硬件、驱动、并发、升级和安全维护成本。先用小规模真实请求验证价值，再决定是否长期维护。
QUICK CHECK
开始前，先完成这 4 项检查
01
确认数据是否确实需要留在本地环境。
02
测量模型显存、内存和磁盘需求。
03
定义可接受的首字延迟与吞吐量。
04
准备升级、回滚和访问控制方案。
SECTION 01
模型大小与量化怎么选
模型参数量决定基础资源需求，量化可以降低显存占用，但可能影响准确率或特定任务表现。选择时应使用自己的数据和硬件做基准测试。
SECTION 02
从单机实验走向稳定服务
生产服务需要请求队列、并发限制、健康检查、日志、指标和版本管理。模型能启动只代表实验成功，不代表已经具备稳定服务能力。
- 固定模型与运行时版本
- 监控延迟和失败率
- 限制单次输入长度
- 保留快速回滚方案
FAQ
常见问题
没有独立显卡可以运行本地模型吗？＋
可以尝试较小或量化后的模型，但速度和可处理的上下文通常会受限制。
本地部署一定更便宜吗？＋
不一定。还需计算硬件折旧、电力、运维、升级和人员时间。
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