数据合规硬要求
金融、政务、医疗等行业对客户数据、病历、涉密信息的处理有明确规定，数据外发在制度上就不被允许。
为什么选择私有化
这几种情况，私有化值得选择
核心数据资产
研发代码、工艺配方、客户名单、财务数据——这些构成企业核心竞争力的数据，通常不愿意经过任何第三方。
大规模稳定用量
当调用量达到一定规模且长期稳定时，私有化部署的单位成本会低于按 Token 计费，且成本完全可预测。
深度定制需求
需要基于自有数据做微调、需要修改推理逻辑、需要与内部系统深度耦合时，私有化提供的控制力是 API 给不了的。
交付内容不只是
不只是
把模型跑起来
部署本身不难，难的是选对模型与硬件、把推理性能调到位、让它稳定运行，以及真正接进业务系统。这些才是私有化项目的主要工作量。
- 需求与选型评估：根据业务场景、并发量、响应时延要求与预算，确定模型规模与硬件配置，避免买大了浪费或买小了不够用。
- 硬件方案：GPU 型号与数量、显存规划、网络与存储配置的完整建议，含国产化算力适配方案。
- 模型选择与评测：用您的真实业务数据横向评测候选模型，用数据而非榜单排名来决定选哪个。
- 推理服务部署：基于 vLLM、SGLang 等推理框架部署，配置量化、批处理、KV Cache 等优化，把吞吐做上去。
- 高可用架构：多实例负载均衡、健康检查与故障自动转移，保证服务在单点故障时不中断。
- 应用层集成：RAG 知识库、Agent 框架、权限体系与现有业务系统的对接实施。
- 运维与监控：GPU 利用率、推理时延、吞吐量、错误率监控告警，以及日常运维手册与培训。
$ jiulin llm status --cluster prod
推理集群
节点数 4
推理框架 vLLM
量化方式 INT8
运行指标
GPU 利用率 72%
平均首 Token 340 ms
并发请求 128
吞吐 正常
数据边界
✓ 全部请求在内网完成
✓ 无任何外部 API 调用
✓ 审计日志本地留存
✓ 集群健康
方案对比
私有化、API、混合架构怎么选
三种方案各有适用边界。我们会根据您的实际情况给建议，而不是默认推荐投入最大的那个。
| 维度 | 私有化部署 | 商业 API | 混合架构 |
|---|---|---|---|
| 数据边界 | 完全不出内网 | 需外发至模型厂商 | 敏感数据本地，通用任务走 API |
| 初期投入 | 较高（硬件 + 实施） | 很低 | 中等 |
| 单位成本 | 规模越大越低 | 随用量线性增长 | 取决于分流比例 |
| 成本可预测性 | 固定，完全可预测 | 随用量波动 | 部分固定部分浮动 |
| 模型能力 | 开源模型，持续接近顶尖 | 可用最新最强模型 | 兼顾两者 |
| 定制能力 | 可微调、可改推理逻辑 | 受限于厂商接口 | 本地部分可深度定制 |
| 运维负担 | 需要自己维护（可托管） | 无 | 中等 |
| 适合场景 | 数据敏感 / 大规模稳定用量 | 快速验证 / 用量不大 | 多数中大型企业的务实选择 |
常见问题
私有化部署 FAQ
取决于模型规模与并发要求。小参数量模型在单卡上就能跑起来，适合部门级应用；中等规模模型通常需要多卡并行；要支持全公司高并发使用，则需要多节点集群。我们会先了解您的使用场景和并发预估，再给出具体的硬件配置建议与预算区间——这部分评估是免费的，不会先让您买硬件。
这个差距在快速缩小。在大多数企业场景——文档问答、信息抽取、内容生成、分类打标——经过适当调优的开源模型已经能达到可用水平。差距主要体现在复杂推理、长上下文处理和多语言能力上。务实的做法是用您的真实数据做一次横向评测，看在您的具体任务上差多少、这个差距是否影响业务，而不是看通用榜单。
支持。面向有信创要求的政务与金融客户，我们可以提供基于国产 AI 芯片的部署方案，包括算力适配、模型转换与性能调优。需要注意的是国产算力的生态成熟度与英伟达仍有差距，部分优化手段可能受限，这些我们会在方案阶段如实说明。
稳定运行后的日常维护量不大，通常兼职即可。主要工作是监控告警响应、模型版本更新与容量规划。我们提供运维培训与文档，也可以提供托管运维服务，由我们负责日常监控与问题处理，您的团队专注在业务应用层。
不麻烦，这也是我们在架构设计时会特意考虑的点。推理服务层会做统一的接口抽象，上层应用调用的是标准接口而非特定模型，更换底层模型时应用侧基本无需改动。开源模型迭代很快，保持这个灵活性很重要。