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随着 AI 大模型的快速发展，越来越多的企业和个人希望将大模型部署在私有环境中，以确保数据安全、提升推理效率以及降低成本。本文将详细介绍如何在本地 GPU、云计算以及端侧 AI 环境中部署私有 AI 大模型，并给出具体实战操作指南。
1. 部署方式对比
| 部署方式 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 本地 GPU 部署 | 数据安全、低延迟、高自定义性 | 需高性能硬件支持，部署成本较高 | 企业内部数据处理、敏感数据 |
| 云计算部署 | 可弹性扩展、易于集成、按需付费 | 数据安全性依赖于云厂商、成本可能较高 | 大规模推理、分布式训练 |
| 端侧 AI 部署 | 高隐私、实时性强、设备端优化良好 | 硬件资源有限、模型体积需优化 | 移动设备、物联网设备 |
2. 本地 GPU 部署
2.1 硬件与软件环境准备
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硬件要求： 至少配备 NVIDIA GPU（如 Tesla A100、RTX 4090），推荐显存 24GB 以上。
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软件环境：