大模型私有化部署

把大模型搬进您自己的机房
数据不出域，智能不打折

从开源模型本地部署到行业模型微调，我们帮您在自有服务器上跑起一个完全私有、真正懂业务的大模型。敏感数据零外泄，相比直连商用 API 推理成本通常可降低约 40–60%，让 AI 能力安全合规且成本可控。

基础版 · 开源模型本地部署

在您自己的服务器上跑起一个完全私有的大模型，数据不出域。

$3,000 起一次性
  • 主流开源大模型选型与本地化部署（Llama / Qwen / DeepSeek 等）
  • 单机或单卡 GPU 环境部署与推理服务封装
  • 私有对话界面 + 基础 RAG 知识库接入（接入您的内部文档）
  • OpenAI 兼容 API，方便现有系统平滑迁移
  • 数据全程留在您的服务器，敏感信息零外泄
  • 部署文档 + 1 次团队使用培训

$3,000 起。价格取决于：模型规模 / 硬件环境 / 知识库数据量，多数本地部署项目落在 $3,000–$8,000 区间（最终以需求评估为准）。

推荐

高级版 · 行业模型微调

用您自己的业务数据微调专属模型，让它真正懂您的行业与流程。

$12,000 起一次性

在私有部署基础上，针对您的行业语料做指令微调与对齐，叠加高可用推理集群、API 网关与完整的权限审计、监控告警体系。$12,000 起为含下列多个核心模块的打包价；也可只选需要的模块单独加装（见下方模块单价）。

  • 包含基础版全部能力
  • 让模型用你的行业术语、按你的规范作答（行业微调 / LoRA / 领域对齐）
  • 把内部文档变成可追溯的智能问答（企业级 RAG 知识库：多源接入、向量检索、引用溯源、定期增量更新）
  • 用更少的显卡服务更多人、摊薄长期成本（多卡部署优化 / 量化）——相比直连商用 API，推理成本通常可降低约 40–60%
  • 统一 API 网关：限流、计费、多模型路由与灰度发布
  • 细粒度权限与审计：按部门 / 角色控制访问，全量对话留痕可追溯
  • 实时监控告警：吞吐、时延、显存、异常请求一屏掌握
  • 上线后调优迭代与运维支持

$12,000 起。价格取决于：微调数据规模 / 模型参数量 / 运维范围，多数微调项目落在 $12,000–$40,000 区间（最终以需求评估为准）。

核心模块

一套完整的私有大模型 能力栈

从微调、知识库到部署优化、网关、权限、监控与电商上新自动化，多个模块组合成可上线、可运维、可合规的企业级私有大模型平台。

让模型用你的行业术语作答（行业微调 / LoRA）

用您的真实业务语料微调，让模型按您的术语和规范作答，明显比通用模型靠谱。

以前通用模型答专业问题常说外行话：把行业缩写、内部料号、合同条款理解错，员工还得再人工核一遍。
现在拿您过往的工单、合同、巡检/质检报告做 LoRA 微调与领域对齐，让模型学会您的术语、产品型号和回复规范。
产出模型按公司口径作答，专业问题命中率在我们的项目中通常能明显提升，新人也能直接照着用。

$4,000 起

让员工问得到带出处的答案（向量检索 / RAG 知识库）

把内部文档喂进向量库，自然语言提问，答案自动带原文出处链接。

以前员工查制度、产品参数要翻几十个 PDF 或去问老员工，老员工一离职，这些知识就跟着丢了。
现在把内部文档、产品手册、历史案例统一灌入向量知识库，自然语言提问，定期增量更新，答案自动附原文出处链接。
产出问一句话就拿到带引用的答案，能点回原文核对，新人当天就能自助查到对的信息。

$2,000 起

用更少的显卡服务更多人（KV 缓存 / 多卡并行）

通过量化、批处理、KV 缓存与多卡并行高效利用硬件，同样的显卡可服务更多用户。

以前一张卡同时只能撑几个人对话，人一多就排队卡顿；想扩容只能不停加买昂贵显卡。
现在用 INT8/INT4 量化、动态批处理、KV 缓存复用与多卡张量并行，把同一批显卡的并发吞吐拉满。
产出同样的硬件服务更多人，相比直连商用 API，推理成本在我们的项目中测算通常可降低约 40–60%（实际因用量而异）。

$1,500 起

现有系统零改造接入（OpenAI 兼容 / API 网关）

统一入口管所有模型调用，现有系统改个地址就能接入。

以前每个业务系统各自对接模型，换模型要逐个改代码；没人管限流计费，谁调用了多少全是糊涂账。
现在上一个 OpenAI 兼容的统一 API 网关，做限流、按部门计费、多模型路由与灰度发布，旧系统只需把接口地址换成网关地址。
产出现有系统几乎零改造就接上私有模型，换模型/灰度发布在网关侧一键完成，调用量和成本一目了然。

$1,200 起

管得住谁能问什么（权限控制 / 审计留痕）

按部门和角色控制谁能问什么，每次问答和文件访问都留痕可查。

以前模型一上线全员都能问，HR、财务的敏感资料谁都能套出来，出了事也查不到是谁、问了什么。
现在按部门/角色配置知识库与功能权限，每次提问、命中的文档、回复内容全量留痕，可按人按时间检索回放。
产出财务问不到 HR 的库，越权访问被拦截并记录，满足合规内控，审计随时能调出完整对话日志。

$1,000 起

故障早发现早处置（实时监控 / 告警）

一屏看吞吐、时延、显存与异常请求，出问题自动告警。

以前服务挂了往往是用户先来投诉才知道，显存爆了、响应变慢都得登上服务器一个个手动排查。
现在实时采集吞吐、时延、显存占用与异常请求，配好阈值，一超标就自动推送告警到群/邮件并定位到具体节点。
产出故障在用户感知前就被发现处置，运维一屏看全局，保障私有大模型 7×24 稳定运行。

$800 起

把上新做成一键流水线（电商上新自动化）

用自有商品库微调的私有模型，一键出多语言文案、场景图与 listing。

以前上新一个 SKU 要文案、美工、翻译接力 3–5 天，旺季积压一堆商品上不了架。
现在用您自己的商品库微调专属模型，一键产出多语言卖点文案、商品抠图/场景图、上架标题与 SEO 描述。
产出当天就能产出整套上架素材，上新效率成倍提升，商品库数据全程不出内网。

$2,500 起

架构总览

数据不出域的私有化架构

所有模型、知识库与推理服务都部署在您的内网环境，外部网络无法直接触达数据层。请求经由 API 网关统一鉴权与限流，全链路留痕审计，敏感信息全程留在您的服务器内。

大模型私有化部署架构图：用户请求经 API 网关与权限审计进入内网推理集群与 RAG 知识库，数据不出域，全程在客户自有服务器内闭环运行
实施流程

从诊断到稳定运维，四步上线

私有大模型不是装完就走——我们用可验证的小步骤，把它落到你的硬件、数据与合规要求上。

诊断

第 1–2 周

盘点使用场景、数据资产与硬件/合规约束，确定模型选型与部署形态，输出可行性与投入产出评估。

试点

第 3–6 周

完成本地部署与基础 RAG 接入，挑 1–2 个高价值场景做行业微调，用真实问答验证准确性与响应体验。

上线

第 7–12 周

搭建多卡推理集群与 API 网关，接入权限审计与监控告警，现有系统经 OpenAI 兼容接口平滑切换至生产。

迭代

持续

按真实调用反馈持续微调与扩充知识库，优化吞吐与成本，保障 7×24 稳定运行。

项目实例（已脱敏）

一家区域制造企业的内部知识助手

某制造业客户工艺与质检文档分散、老师傅经验难沉淀，新人查资料常要翻多个系统。我们在其内网部署开源模型，接入企业级 RAG 知识库并用其工艺文档做行业微调，敏感数据全程不出内网。上线后团队反馈查阅效率明显提升，新人也能更快上手。

  • 行业：离散制造（已脱敏）
  • 部署：内网开源模型 + 企业级 RAG + 行业微调，数据不出域
  • 改善：内部资料查阅效率明显提升（在我们的项目中测算，常见可大幅缩短查找时间）
  • 成本：相比直连商用 API，推理成本通常可降低约 40–60%

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