一、大模型本地化部署

前段时间，有位朋友询问DeepSeek本地化部署是否有必要。这个问题看似简单，实际上并不好回答。个人认为，如果对数据安全有很强的要求，那么是需要的；再有就是对准确率要求非常高，需要对模型进行微调，在数据不能流出的情况下必须私有化部署。如果对数据安全要求没有特殊要求，那么还是建议不要私有化部署，而是使用公有云的大模型服务。

当然，这并不是准确的回答，只能看做朋友间闲聊的一个讨论。任何一种方案的选择，都需要了解背景和需求，以及技术、安全等方面的限制，然后才能给出合理的方案。本篇就针对这一问题展开探讨。

二、大模型能力使用方式

目前主流的厂商（阿里的通义千问、百度文心一言、DeepSeek），对外提供大模型能力的方式包括以下几种：

1、网页版：

大家都比较熟悉，通过网页直接与大模型对话，支持上传附件、连网搜索等，随着DeepSeek的火爆，现在各大模型网页版也都加上了深度思考的选项。

2、API接口调用（常用）：

通过API接入的方式调用大模型能力。最常使用的就是对话接口，不同大模型至少都会提供这个接口（废话，要不然咋用），支持非流式和流式输出，以及是否开启联网搜索的选项。有些大模型（例如通义千问）还会提供embedding（文本向量化）、图片生成等能力。

3、企业专属大模型训练：

除了直接调用公版大模型外，企业还可以结合自身的行业知识和应用场景，来训练自己的企业大模型。大模型厂商会为企业提供专属数据空间，能够上传PPT、PDF、图片、企业数据库等形式的数据，通过模型训练、微调（SFT较多）训练出更适合自身领域的大模型；并且可以采购资源单独部署，规避公版大模型是所有人共用导致的服务不稳定（例如deepseek，前段时间被攻击导致经常不可用），也可以获取更高的qps支持，当然成本也会很高。

4、开源大模型私有化部署：

很多大模型厂商都提供了开源模型，例如DeepSeek R1和V3，如果手头有足够的GPU资源，那么也可以自己部署到服务器上，更深度地体验和使用模型。

三各方案适用场景

1、网页版

对普通用户来说是最方便的，可以快速体验和使用。但同时，这种方式无法通过程序调用，所以通常只作为体验、模型试用（效果摸底）、或日常零星使用，无法用于应用开发。

2、大模型（公版）的API调用

这是应用开发时最常用的使用方式。只要获取到调用所需的API Key并具备调用额度（大多是按token计费，会提供一些免费额度，也可以申请代金券或充值），阅读API文档，就可以根据示例进行代码调用。调用方式上，Python/Node.Js/Java/Curl几种方式，不同产品稍有不同。如果你是Java开发，可以考虑使用RestTemplate通过Get/Post请求方式调用，无需引入SDK。毕竟如果同时使用多个大模型时，引入一堆SDK也是不小的工作量，而且切换时也要复杂一些。

3、专属大模型：

从归属上为企业提供一个独立的模型，模型服务的位置还在互联网上，所以调用方式上基本一致（一般只有调用时使用的域名不同）。但毕竟是专属的，所以稳定性、安全性要好于公版，在一定程度上抵御大模型“投毒”带来的危害。

4、私有化部署：

如果有足够的人力、服务器、时间，就可以采购服务器进行私有化部署，构建集群，自行训练、微调，甚至升级模型，来为自己提高服务。当然成本也是几种方式中最高的。以DeepSeek R1满血版(671B)为例，资源需求如下：

CPU：至少32核以上，推荐服务器级处理器。

内存：至少1TB DDR4 RAM。

硬盘：至少500GB SSD用于操作系统和模型文件。

显卡：8张A100/H100 GPU，每张显存至少80GB。

70B 模型资源需求如下：

CPU：32核以上

内存：128GB+

硬盘：70GB+

显卡：需多卡并行，如2x A100 80GB或4x RTX 4090

英伟达A100显卡的价格区间较大，目前搜到的英伟达GPU显卡A100-40G (定制版PCIE）NVIDIA Tesla A100 40G，最低价格4.5万，有些渠道在12万元至15万元之间。即使是70B模型，整体部署成本也达到几十万人民币，满血版甚至可能百万级别。私有化部署的成本之高可见一斑。

四为什么不推荐私有化部署？

能够私有化部署大模型，无疑是使用大模型最理想的方式。但也必须明确，目标是什么。是搭建一个自己玩玩、或用来给领导汇报、用来展示业绩（吹牛）的玩具？还是要在实际的场景中应用？二者有着天壤之别。如果只是玩具/政绩工程，那么部署一个14B模型，能跑起来一些demo就足够了，毕竟不需要考虑企业级应用的各种技术问题。

如果确定要做企业级应用，那么就必须参考以下问题：

1、成本

2、模型更新

模型私有化部署，意味着无法与公版大模型保持一致，不会同步更新。如果要更新需要手工执行。但就像开源代码拉下来并进行了定制化开发的分支，想要跟随更新的节奏非常困难。

3、知识、人才储备

无论是模型原理、微调、重新训练、还是1提到的算力管理、运维，都需要相当的技术门槛，从零开始的难度很大。

所以综上所述，除非有极强的科研或数据安全需求，否则不推荐私有化部署大模型。即使是数据安全有较强要求的场景，也推荐与厂商合作，给出专属解决方案，而不要头脑一热在没有足够支持的前提下就私有化部署，否则极有可能达不到预期的结果。