部署环境评估
了解硬件、网络、现有系统和模型需求，比较本地、私有云或混合方案。
部署与运维
AI 本地化部署
让部署方式，适配组织的要求。
根据数据管理、基础设施和使用规模，设计本地化或私有化的 AI 部署方案。
讨论你的需求 ↗适合怎样的需求？
希望使用 AI，同时需要对数据流向和系统运行方式保持控制。
服务内容
从场景出发，设计实施路径。
模型与应用集成
匹配业务任务与模型能力，规划知识库、应用服务和访问方式。
使用与运维管理
设计账号权限、日志、更新和备份机制，明确维护责任与支持范围。
交付安排
清楚约定范围，
再推进实施。
具体交付以双方确认的项目范围为准，通常可以包含：
- 基础设施与模型选型说明
- 部署架构与环境配置
- 功能与运行验证记录
- 运维与使用手册
常见问题
开始前，你可能关心这些。
本地化部署是否完全不联网？
是否离线取决于方案中的模型、组件和外部接口。实施前需要逐项明确网络依赖，本地部署不自动等于全离线。
是不是所有场景都需要购买服务器？
需要结合并发量、模型、预算和现有设备评估。轻量场景可以先验证方案，再确定硬件投入。