为什么需要本地化部署？
公有云 AI 服务虽然便捷，但对许多企业来说存在三个根本性障碍：数据出境风险、网络延迟不可控、模型行为无法审计。本地化部署不是技术的倒退，而是 AI 真正进入核心业务的前提条件。
我们帮助企业将大模型部署在私有云、内网服务器或混合架构中，确保数据在可控边界内流转，同时保留完整的模型能力和推理性能。
核心能力
- 模型选型与优化 - 根据业务需求选择开源或商用模型（Llama、Qwen、DeepSeek 等），进行量化、剪枝和推理加速
- 推理网关 - 统一 API 网关，支持多模型路由、负载均衡、Token 用量计费和限流控制
- GPU 算力调度 - 支持 NVIDIA、AMD、华为昇腾等多种算力平台，动态分配和弹性伸缩
- 安全边界 - 网络隔离、数据加密、访问审计、模型行为日志，满足等保和行业合规要求
- 监控运维 - 模型性能监控、推理延迟追踪、异常告警、自动故障转移
部署架构
典型的部署架构包括三个层次：基础设施层（GPU 服务器、存储、网络）、模型服务层（推理引擎、网关、缓存）、应用接入层（API、SDK、管理控制台）。我们根据企业的现有 IT 环境灵活调整每一层的配置。
Architecture
技术架构图
以企业自有环境为核心，把模型、算力、网关和审计能力放在同一安全边界内，支撑业务系统稳定接入。
企业数据
业务系统 私有云 / 内网
GPU 资源 模型服务
推理引擎 统一 API
推理网关 控制台
审计监控
业务系统 私有云 / 内网
GPU 资源 模型服务
推理引擎 统一 API
推理网关 控制台
审计监控
0 出域敏感数据流转
统一 API多模型接入方式
弹性调度GPU 资源利用
全链路日志审计追踪
交付成果
- 完整的部署架构文档和运维手册
- 可用的推理 API 端点，兼容 OpenAI API 格式
- 管理控制台，可视化管理模型、监控用量和查看日志
- 安全评估报告，覆盖网络安全、数据安全和访问控制
- 运维团队培训，确保团队具备日常运维能力