大模型私有化部署：让 AI 跑在你自己的机房里
一句话结论：健康医疗数据不能出网，不代表用不了 AI。我们把开源大模型完整部署到你指定的服务器或专有云上，配合 智能体 与 知识库 形成闭环，数据全程不出内网，一次投入、长期可控。
什么时候必须私有化
| 情形 | 建议 |
|---|---|
| 涉及居民健康档案、电子病历、生物识别数据 | 建议私有化，满足《个人信息保护法》与等保要求 |
| 机构内网与互联网物理隔离 | 必须私有化 |
| 集团统一管控、需审计日志自持 | 建议私有化 |
| 数据量极大、调用频繁（日均万次级） | 私有化长期成本更低 |
| 只是做宣教问答、无敏感数据 | 云端 API 更划算 |
我们的建议
不必一刀切。混合部署往往最经济：敏感场景走本地模型，通用场景走云端 API，由统一网关路由。我们会在方案阶段帮你测算三年总拥有成本（TCO）再定。
部署架构
服务内容
算力选型与采购建议
按并发量、模型规模与预算给出服务器配置清单（GPU 型号、显存、数量），支持国产化算力（昇腾、海光等），可代采购或复用你现有设备。
模型选型与评测
在 Qwen、DeepSeek、GLM、Baichuan 等开源模型中做医疗康养场景评测（问答准确率、术语理解、指令遵循），用你的真实问题集选型，不迷信跑分。
微调与对齐
用机构语料做 LoRA / QLoRA 轻量微调，让模型学会你的话术风格与专业术语；同步配置安全护栏与拒答策略。
推理服务与性能优化
vLLM 等推理框架部署、量化（INT4/INT8）、批处理与并发调优、多卡并行，在有限显存下把并发和响应速度做到可用。
系统集成与网关
AI 网关统一路由云端与本地模型，提供 OpenAI 兼容接口，现有应用零改造切换；对接 [业务系统](/solutions/medical-integration) 与智能体平台。
安全合规与信创适配
访问鉴权、数据脱敏、操作审计日志、模型权重加密；支持国产操作系统、数据库与 CPU 的信创环境适配。
硬件配置参考
| 规模 | 典型配置 | 支撑能力 | 参考硬件投入 |
|---|---|---|---|
| 入门验证 | 单卡 24G 显存（如 4090 / L20） | 7B 模型，10–20 并发，科室级试用 | 3 万–8 万元 |
| 单机构 | 单机 4 卡或 48G×2 | 14B–32B 模型，50–100 并发，全机构使用 | 15 万–40 万元 |
| 集团/多院区 | 推理集群 + 负载均衡 | 多模型并行，200+ 并发，含高可用 | 60 万元起 |
| 信创环境 | 国产算力服务器 | 视国产卡型号与模型适配情况评估 | 按选型评估 |
以上为硬件参考区间，不含软件服务费用。若已有闲置 GPU 服务器，多数情况下可直接复用。
交付流程
| 阶段 | 工作 | 周期 |
|---|---|---|
| 需求与评估 | 场景梳理、数据量与并发测算、合规要求确认 | 1–2 周 |
| 选型验证 | 候选模型在你的真实问题集上评测，出具评测报告 | 2–3 周 |
| 环境部署 | 服务器到货调优、推理服务部署、网关与安全配置 | 2–3 周 |
| 微调对齐 | 机构语料微调、护栏策略配置、效果回归 | 2–4 周 |
| 集成上线 | 与业务系统/知识库/智能体对接、压测、培训 | 2–4 周 |
| 运维支持 | 模型升级、性能监控、故障响应（按 SLA） | 长期 |
常见问题（FAQ）
Q1：私有化后效果会不会比云端大模型差很多？
会有差距，但在垂直场景内差距可控。通用大模型强在百科与推理，而康养场景大多依赖机构自有知识与固定流程 —— 经过知识库增强与轻量微调后，本地小模型在机构内部问答上往往比通用大模型更准。我们会先用你的问题集做评测，用数据说话。
Q2：国产卡能跑吗？
能，但需做适配验证。昇腾等国产算力对主流开源模型的支持已比较完善，性能取决于具体型号。我们会在选型阶段做实测，不支持的话会提前告知，不会让你买了设备才发现跑不起来。
Q3：模型权重和知识库归谁？
全部归你。我们交付的私有化方案包含模型权重文件、微调产物、知识库数据与全部源码，不依赖我们的在线服务即可运行 —— 这是我们「源码交付、不锁定」原则的一部分。
Q4：后续模型升级怎么办？
两种方式：一是签订年度运维协议，我们跟踪开源模型进展并做升级评估与回归测试；二是交付完整的升级手册，由你的 IT 团队自行操作。
Q5：多久能上线？
从服务器到位算起，标准私有化部署 6–10 周；含微调与多系统集成的完整方案 10–16 周。若采用混合部署（先用云端跑通、后续再切本地），可以缩短见效时间。
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不确定要不要私有化？把你的数据敏感度、并发规模与预算区间告诉我们，联系我们 做一份三年成本对比测算。