国有金融 · 大模型私有化部署
- 算力
- 8 卡 H200
- 单卡显存
- 141GB
- 模型
- DeepSeek 3.2 系列
- 交付构成
- 三层完整交付
系统部署在客户内网，界面不对外披露
国有金融 · 大模型私有化部署
某省属国有金融集团
在客户自有环境内部署开源旗舰大模型，并交付其上的中台与管理平台。
查看交付详情把算力、模型服务与管理中台，建在企业自己的环境里。
面向数据不可出内网的企业，交付一套可运行、可接管、可恢复的系统，并负责约定范围内的长期维护。交付范围不是「把模型装起来」，而是让它能在日常工作中被依赖。
监控告警、备份与恢复演练、升级与回退；越权测试、断网实测的私有化边界验证、效果测试集与版本回归
统一接口网关、企业身份对接、部门与角色权限、文档级权限、配额与用量计量、审计日志、管理后台
文档解析（含扫描件与表格）、向量化与重排、索引的增量更新与删除同步；工具定义与调用编排、上下文与状态管理
推理引擎选型与调优、模型部署与校验、并行策略与显存规划、多模型编排、健康检查与优雅重启；工具调用的解析器与模板匹配验证
设备选型与兼容性验证、驱动与计算工具链、容器运行时、网络与证书
§ 01
常见于研发密集、且数据不可外流的企业。第一条关乎要不要建，其余三条关乎建成后先解决什么。
§ 02
模型部署完成后得到的，只是一个能读文字、写文字的接口。一个部门敢不敢在日常工作中依赖它，取决于它怎么接进企业的系统。
让系统能查企业自有资料。权限在检索环节过滤——无权限的资料查不出来，而不是界面上藏起来
让系统能查询业务系统，而不只是对话。每个模型的调用格式不同，推理服务端的解析器与对话模板须逐一匹配并验证
需要分几步完成的任务能做完：记住进度、按序调用工具、出错重试、判断何时完成
出现在使用者本来就在用的地方：业务系统、办公环境、命令行与脚本，并与既有账号体系打通
固定测试集与评分标准。每次升级是变好还是变差，有数据回答
§ 03
底层采用成熟开源组件与开源模型，不绑定单一供应商。交付物逐条可核对，客户团队可自行接管。
§ 04
两项均交付底层开源 AI 平台、中台与管理平台三层。客户名称不公开，细节可当面沟通。
§ 05
私有化按评估报价。值不值得做，取决于下面三个前提。
一次性投入高于账号订阅，价值随使用范围与频度放大。所以第一步不是设备选型，而是确认使用范围、场景与可以形成日常依赖的环节。
本地部署的开源模型通用能力通常略逊于同期旗舰闭源模型；但在以自有资料为支撑的任务上，瓶颈在于能否检索到正确的资料，差距被显著抵消。不必以「追最新旗舰」作为立项前提。
输入是企业已有文档，输出由经手人员直接判断对错，不涉及系统写操作。需要系统写操作与自动执行的能力，在边界与权限验证之后再评估。
§ 06
区别在数据边界。云端 API 需要把资料发给服务商；私有化部署后，资料与调用都留在企业自有环境内，可断网实测并逐项核查外部依赖。对数据不能外流的企业，这决定了最有价值的那部分资料能不能被用上。
取决于任务类型。以企业自有资料为支撑的检索、归纳、起草类任务，瓶颈在检索而不在模型本身，开源模型通常足够；需要最强通用推理的任务，开源模型仍有差距。立项前会按场景说明这一点。
约定范围内由我方维护：模型与推理框架升级后的重新验证、文档与权限变化后的索引维护、故障定位。同时交付完整的部署与运维手册，客户团队可自行接管。
先做一次评估：使用范围、优先场景、预计并发与资料规模。评估之后再谈设备与模型选型。
§ 07
说明大致的使用人数、优先场景与资料规模，我方给出是否值得建设的判断。评估阶段不签约、不收费。