引言

金融、医疗、政务等行业对数据安全有严格要求，公有大模型API无法满足合规需求。大模型私有化部署是必选项。

步骤1-2：模型选型与算力评估

7B模型需1×A100，72B模型需4×A100+量化。

步骤3-4：推理引擎与模型量化

vLLM吞吐量最高，TGI兼容性好，TensorRT-LLM延迟最低。GPTQ/AWQ 4bit量化精度损失<2%。

步骤5-7：容器化部署、性能优化、监控运维

Docker+K8s一键部署，Continuous Batching提升吞吐，7×24监控GPU利用率和推理延迟。

总结

私有化部署不是"买台服务器装个模型"，选好模型、配好算力、优化推理，才能让私有化大模型真正好用。