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私有化大模型训练工具搭建企业自己的智能问答、知识库！

选型指南

2025-06-17 15:15:00

作者：JIfan

阅读量：2

文章目录

文章摘要：如今不少企业都在利用大模型赋能业务，提升企业的竞争力，因此部分大型国企、私企都想进行私有化大模型部署，因此需要用到不少的私有化大模型训练工具来对智能客服、问答助手、知识库进行智能化升级。一般来说API接口工具可以用llama.cpp、Ollama、LM Studio、vLLM，开发平台建立本地知识库可以用中关村科金得助智能知识助手、Dify、AnythingLLM、HiAgent，下面具体来看看吧！

如今不少企业都在利用大模型赋能业务，提升企业的竞争力，因此部分大型国企、私企都想进行私有化大模型部署，因此需要用到不少的私有化大模型训练工具来对智能客服、问答助手、知识库进行智能化升级。一般来说API接口工具可以用llama.cpp、Ollama、LM Studio、vLLM，开发平台建立本地知识库可以用中关村科金得助智能知识助手、Dify、AnythingLLM、HiAgent，下面具体来看看吧！

私有化大模型训练工具

一、为什么选择问答助手作为私有化切入点？

现在的大语言模型几乎都是用聊天来和用户互动的，因此我们想要进行私有化大模型训练，一般会用到智能问答助手作为私有化切入点，他也具有三大优势：

业务适配性：可以整合企业内部的知识库、文档数据，训练出一个专属问答系统（比如说智能客服、内部培训助手）；

技术成熟度：利用检索增强生成（RAG）、向量数据库等技术，容易形成标准化解决方案；

成本可控性：相比全场景应用，问答场景对模型算力要求更少，可在消费级硬件（如笔记本、GPU服务器）上部署。

私有化大模型训练工具在选择的时候要结合应用场景性能需求、客观硬件条件、易用性及生态支持等多维度评估。以问答助手为例，大模型私有化部署可以分为前端和后端两部分，下面介绍当前主流工具和网站。

二、私有化大模型训练工具：API接口（LLM综合部署与服务管理工具）

私有化部署时，我们首先要本地拉起一个大模型，通过API的形式提供给上层应用调用。下面是一些常用的LLM部署管理工具。

1.llama.cpp

llama.cpp是一个基于C/C++编写的开源推理框架，专为在本地CPU/GPU环境高效运行LLM大语言模型而设计。其核心目标是降低LLM的部署门槛，通过量化技术与硬件优化，实现在消费级设备（如笔记本电脑、树莓派甚至手机）上运行类ChatGPT模型。llama.cpp是本地运行LLM的“瑞士军刀”，凭借其高效性与跨平台能力，成为个人开发者和硬件受限场景的首选工具。对于追求开箱即用的用户，可结合Ollama或LM Studio简化操作。

llama.cpp

2.Ollama：适合快速验证测试性部署

Ollama是轻量级本地模型管理框架，基于llama.cpp进行封装，提供更友好的命令行体验和模型仓库，支持快速部署和运行主流开源模型（如Llama3、Qwen2、DeepSeek等）。Ollama需要使用命令行进行操作，命令风格与Docker/podman极其类似，如果之前就熟悉docker，可以做到无缝切换。

其主要特点有：

简化部署：Ollama目标在于简化在Docker容器中部署大语言模型的过程，使得非专业用户也能方便地管理和运行这些复杂的模型。

轻量级与可扩展：作为轻量级框架，Ollama保持了较小的资源占用，同时具备良好的可扩展性，允许用户根据需要调整配置以适应不同规模的项目和硬件条件。

3.LM Studio：适合非技术用户

LM Studio无需复杂命令行操作，前后端集成，是最简单的本地测试AI模型的工具，不需要安装python环境以及众多的组件，加载模型、启用GPU、聊天都非常简单。而且可以切换很多不同类型的大语言模型，同时支持在Windows和MAC上的PC端部署。使用LM Studio不需要深厚的技术背景或复杂的安装过程。传统上，本地部署大型语言模型如Lama CPP或GPT-4ALL往往伴随着繁琐的安装步骤和环境配置，这对技术要求极高。然而，LM Studio的出现彻底改变了这一局面。它提供了一个简单的安装程序，用户只需几个简单的步骤就可以轻松安装和运行。

4.vLLM：企业级高性能推理框架

vLLM是一个专注于高效推理和服务的大模型库，由加州大学伯克利分校的研究团队开发，专为GPU高并发设计，性能优于llama.cpp。它采用了一种称为PagedAttention的技术，优化了显存管理，特别适合高并发场景，例如部署大模型API服务（如智能客服、内容生成平台），需要处理大量并发请求。非企业专业用户一般用不到。

三、私有化大模型训练工具：应用开发与集成平台

部署完私有化LLM大模型及其服务管理工具，已经能通过API的形式对外提供服务了。但是对于私有化部署来说，我们需要定制化实现私有知识库，比如通过RAG、工作流、插件、函数库等功能，构建具有实现本地定制化、完成特定的任务的应用。

因此，下一步需要有一个开发平台，建立本地知识库，提供RAG、联网搜索、工作流、用户管理、审计功能、可观测性等功能的总和应用开发与集成平台。下面列举具有此类功能的常用产品。

1.中关村科金得助智能知识助手

是一款基于大语言模型和RAG的知识库，拥有多模态文档上传解析、实时精准解答、自动总结归纳、支持本地化部署与RAG优化，广泛应用于智能客服、企业内部知识库、学术研究与教育等场景。

中关村科金得助智能知识助手

合作案例：中关村科金得助智能联合中船综合院共建船舶工业大模型平台，通过构建领域大模型基础平台和大模型训练数据体系，助力中船综合院构建行业级大模型底层能力，为中国船舶行业产业链参与主体创造价值。通过智能问答、公文写作、情报分析、报告生成、构建知识库等核心能力，应用于5大类16个细分业务场景，提升工作效能和企业运营效率，推动船舶先进制造技术成果推广，有力支撑新型工业化与造船强国建设。

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