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企业私有大模型搭建部署攻略：搭建原因、落地步骤及行业标杆案例详解

选型指南

2025-06-16 15:05:00

作者：JIfan

阅读量：161

文章目录

文章摘要：现在很多企业都在开始应用大模型赋能业务，由于大型企业、央国企对数据的安全性、可控性和合规性的要求很高，于是企业希望进行私有大模型搭建部署。当然在落地实施过程中，需要考虑大模型选择、技术人才、算力、成本、时间等，所以建议企业可以选择和专业的大模型训练开发商合作，比如中关村科金得助智能，这些平台和服务商可以将完整、科学的大模型部署步骤联系起来，同时其内置的丰富的经验模板和插件，能使企业快速、高效、准确地搭建落地目标场景并达到预期效果。

现在很多企业都在开始应用大模型赋能业务，由于大型企业、央国企对数据的安全性、可控性和合规性的要求很高，于是企业希望进行私有大模型搭建部署。当然在落地实施过程中，需要考虑大模型选择、技术人才、算力、成本、时间等，所以建议企业可以选择和专业的大模型训练开发商合作，比如中关村科金得助智能，这些平台和服务商可以将完整、科学的大模型部署步骤联系起来，同时其内置的丰富的经验模板和插件，能使企业快速、高效、准确地搭建落地目标场景并达到预期效果。

企业私有大模型搭建部署

一、企业私有大模型搭建部署搭建原因？

随着大语言模型（LLM）等先进AI模型在各行业崭露头角，大型私企和央国企开始考虑在本地环境中进行私有化部署大模型，以实现对数据安全、模型定制化、运维自主等方面的更高把控，与直接使用公有云提供的API或托管服务相比，私有化部署既能确保关键数据不出自家防火墙，也能针对自身业务做更深入的优化与微调。但是，对绝大多数企业而言，这也意味着硬件投入大、运维难度高以及合规与安全要求的挑战。

二、企业私有大模型搭建部署搭建痛点分析

大型企业都想进行私有化部署大模型，但是相较于公有云API调用的方式，私有化部署大模型需要更复杂的基础设施，今天从技术、人才、成本等维度展开分析。

1.技术难度大

私有化部署大模型需要非常复杂的基础设施，比如算力设备，需要拥有大规模GPU集群和高速存储系统。部署这个算力设备，不仅仅是对成本的考虑、还要考量运维、兼容、散热、能耗等问题。同时想要部署私有化大模型就是需要赋能现有的业务，那么想要现有的企业系统打通，也会面临着接口兼容、数据系统、系统架构等差异化问题。

2.成本投入大

搭建部署私有大模型是一个非常烧钱的计划，前期需要投入海量的资金用来购买算了设备和专业的软件；中期需要大模型训练、对数据标注、优化也需要持续投入；后期进行设备维护、更新也是天量资金。如果完成自己承受，几千万甚至数亿都是有可能的。

3.人才不足

大模型是一个新兴的领域，专业人才稀缺，同时既要懂大模型技术更要懂企业具体的业务的复合人才更是少得可怜，这些人才无一不是企业争相竞争的，这些人才每年都要花费上千万。

4.数据训练

大模型训练过程中少不了数据的收集、清洗、标注，同时这些数据不仅仅是影响大模型的训练结果，同时由于部分数据比较敏感，安全性、隐私侵犯等安全风险等是必须慎重的，所以数据安全防护技术就越来越重要了。

三、企业私有大模型搭建部署搭建：落地步骤三要素

在私有大模型落地的众多技术步骤与细节之中，模型选择、训练平台、合作伙伴这三个地方需要格外注意。模型选择确保了所选模型与业务需求的高度匹配，为后续应用打下坚实基础；训练平台则是模型训练与优化的关键场所，直接影响到模型的性能发挥与落地效率；而合作伙伴则关乎技术支持、资源共享与协同创新，对于模型的成功落地同样至关重要。

1.模型的选择：企业实现AI转型的关键

充分的业务场景论证将保证商业应用的成功。实验室环境下的模型水平与实际业务落地存在一定认知差距，企业需要重点考虑该模型背后是否有更大的使用量、有充分的业务场景论证；更多的模型使用可以保证更快的迭代升级，包括通用基础模型和多场景的模型家族，能带来更好的、更贴合业务场景的、可以带来真正商业价值的AI服务。

面向不同业务场景，企业需要文生文、文生图、声音复刻、语音合成、语音识别、视频生成等多样化、多模态模型，并实现多源数据的同时接收、判断、思考、处理、检索、生成需要的内容，以选择与业务高度适配的大模型服务体系。

模型应具备广泛塑造、即时可用的灵活性。大模型作为企业创新提效工具，需要具备可塑造性。企业应关注该模型在利用不同方式调优时的难易程度，以及模型厂商是否提供了更简单、自动化的工具模板，将模型不可变的基础部分进行封装，针对适合企业进行调整的架构和参数提供高代码、低代码工具。同时，即时可用、便捷插拔、弹性扩缩容也是实际业务中需关注的因素。

2.一站式大模型服务平台：解决模型部署的复杂难题

选择提供全栈化、自动化、智能化使用体验的大模型服务平台。AI大模型不同于传统的计算机视觉、自然语言处理等小模型，大参数模型所使用的开发、调优工具更多、更复杂，对平台功能的一体化要求也更高，导致企业很难依赖过去自建的开发流程和平台。

平台不仅需要覆盖从场景分析、模型选型、数据集管理、RAG、工具插件、数据评估、效果调优、测试评估、部署上线、监控优化的全开发链路，还需要提供自动化的流程和工具，减少人员重复、不必要的工作负担，让其专注于模型的效果优化。

比如，中关村科金得助智能模型训练平台以一站式解决方案直接解决企业进行私有化大模型部署的难题。针对技术问题，通过分布式训练将65B参数模型训练时间缩短75%，搭配FP8量化技术实现推理时延降低34.8%，同时支持华为昇腾NPU等国产化硬件适配，可以解决算力设备部署难题。在降低成本方面，通过GPU虚拟化与动态潮汐调度技术提升资源利用率，multi-LoRA部署使卡资源消耗成倍降低。为了解决企业人才短缺的问题，通过低门槛SFT工具，实现开箱即用。在数据数据安全方面，实现可视化监控，保障敏感数据安全又提升训练效率。

中关村科金得助智能模型训练平台

考虑AI厂商团队是否能提供专业的技术服务支持和咨询保障。调研显示，有28%的企业认为内部缺乏AI大模型相关技能和人才，26%的企业担心生成结果不准确或内容幻觉问题。而企业自身的人才团队和经验无法保证平台以最优路径搭建，需要外部AI厂商的专业支持，辅助、引导其搭建适合自身业务的、定制化的、满足实际个性化需求的大模型服务平台。因此，可以从团队服务规模、案例数量、目标场景经验积累、技术相应程度、客户评价等方面来挑选合适的厂商。

3.合作伙伴：持续挖掘大模型应用潜力的关键

选择好的技术服务商可以为企业带来更大的直接价值和潜在收益。IDC调研数据显示，47%的企业认为与AI大模型伙伴建立良好的合作关系来推动项目落地是能否取得成功的最重要因素。服务领先的AI厂商可以给项目带来效率提升、产品创新、收益增加和成本降低等价值，大幅提升企业生产力、驱动业务创新和增长。同时，选择好的技术服务商也可以享受后续模型更新、持续专业服务、业务咨询指导、生态圈交流、社区知识共享等更大收益。

四、中关村科金得助智能模型训练平台案例：政府合作

中关村科金与四川达州市达成合作，联合打造全国领先的“数字城市大模型平台”，以国产化AI大模型技术为核心，构建城市级AI基础设施，为政务、民生、应急管理等场景提供智能化支撑。

在核心模型层，平台基于中关村科金自研的得助大模型平台及DeeSeek系列大模型，训练部署政务通用大语言模型及大模型应用，形成“通用基础+场景垂类”的大模型矩阵。通过LoRA微调技术和高质量政务数据集训练体系，平台实现了模型在政策理解、政务问答、数据洞察、复杂文档解析等政务场景的精准适配。此外，平台还接入该市智慧城市中心原有的传统AI视觉模型，实现统一管理，进一步提升了模型的复用性和扩展性。

这一项目不仅是政务垂类大模型落地的重要实践，也为其他城市提供了可复制的技术解决方案和标杆案例。