





私有化AI应用部署有三个容易踩的坑:硬件配置不够、模型选型不当、运维人员不足。在重庆,部署前把这三点想清楚,避免上线后跑不起来。
在重庆,GPU显存是硬约束。7B模型需要16GB显存,70B模型需要80GB以上。很多企业买了显卡才发现显存不够,模型加载不起来。部署前先确认模型大小和GPU显存的匹配关系。
在重庆,不是模型越大越好。轻量任务用小模型足够,又快又省。复杂推理才需要大模型。先从开源模型小版本开始,效果不够再升级。不要一上来就上最大模型。
在重庆,RAG(检索增强生成)效果好不好,很大程度取决于知识库质量。文档切片太大或太小都影响效果,需要调优。文档格式混乱、重复内容多,AI回答就不准。部署前花时间整理知识库,比调模型参数更有效。

在重庆,私有化AI不是部署完就结束。GPU服务器需要监控温度和性能,模型需要定期更新,知识库需要持续补充。没有专职运维人员,私有化AI跑不久。
在重庆,私有化AI虽然数据不出内网,但也要做访问控制。谁能调用模型、能查什么知识库,都要有权限管理。API接口不能裸奔,要有鉴权。
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