在数字化转型浪潮中，大模型已成为企业提升竞争力的关键技术。对于注重数据安全、有特定合规需求的企业而言，私有化大模型是不错的选择。而在私有化大模型时，本地部署和云部署是两大主流方式，它们各有优劣，企业需综合多方面因素谨慎抉择。

一、哪些企业更适合私有化大模型

企业想私有化大模型的核心价值和必要性在于对企业数据隐私安全、性能可控与业务适配性，以下三类企业尤其需要优先考虑私有化部署：

1. 数据敏感型行业

金融机构掌握着海量客户的资产信息、交易记录，医疗企业保存着患者的隐私病历、诊断数据，这些数据一旦泄露，后果不堪设想。对于它们来说，私有化大模型是守护数据安全的坚固堡垒，能确保数据在企业内部闭环流转，远离外部窥探的风险。

2. 追求极致性能与低延迟的企业

高频交易的金融机构，每毫秒的延迟都可能导致巨额损失；实时交互的在线教育平台，卡顿会严重影响用户体验。私有化大模型让企业能够根据自身业务负载，灵活调配计算资源，保障系统在高并发场景下依然稳定高效运行，满足对性能与低延迟的严苛要求。

3. 定制化需求强烈的企业

制造业企业独特的生产流程、供应链管理模式，电商企业个性化的推荐算法、精准营销手段，都难以依靠通用大模型实现。私有化大模型可基于企业自身业务数据进行深度训练，精准贴合业务需求，为企业打造独一无二的竞争优势。

二、本地部署与云部署的核心区别

1、数据可控性

本地部署：数据完全存储于企业内部服务器，物理隔离更彻底。

云部署：数据存于第三方云平台，依赖服务商安全措施。

2、部署成本结构

本地部署：初期投入高（硬件采购、运维团队），长期成本可控。

云部署：按需付费（弹性资源），但高频使用下费用可能飙升。

3、使用灵活性对比

本地部署：可深度定制硬件与网络架构（如昇腾服务器+专用网络优化）。

云部署：依赖云平台提供的标准化资源，扩展性受限。

4、运维复杂度对比

本地部署：需自建技术团队或第三方服务商维护硬件与AI软件系统更新。

云部署：云服务商提供自动化运维支持，但落地使用中依然需要需自建技术团队或第三方服务商维护硬件与AI软件系统更新。

三、本地部署的硬件配置及费用预估

不同规模的大模型对硬件的需求差异十分显著，下面便以典型模型为例具体说明：

1. 以DeepSeek-R1-671B（千亿参数）为例

• GPU：需要配备4-8张昇腾910B或NVIDIA A100（80GB显存），因为这些设备能够支持分布式训练与推理加速。
• 内存：需达到≥1TB DDR4，这样才能确保满足大规模张量计算的缓存需求。
• 存储：需达到≥20TB NVMe SSD，其主要作用是用于高频数据读写与模型参数存储。
• 网络：采用100Gbps InfiniBand，目的是减少多卡通信延迟。

总费用估算：

其中，基础版配置4张昇腾910B，总成本为$80000-160000，该版本适合中小规模推理或轻量训练；而高性能版配置8张NVIDIA A100，总成本为$100000-220000，适用于千亿模型全参数训练或高并发推理。总体来说，总费用量级预估在70-150万人民币左右即可满足需求。

2. 以DeepSeek-R1-70B（700亿参数）为例

• GPU：需配备2-4张A100或昇腾910B，且单卡显存不低于40GB。
• 内存：不低于512GB，以支持中等规模的批量训练。
• 存储：不低于10TB，同时推荐采用RAID 5阵列来保障数据冗余。

总费用估算：

若采用昇腾方案，配置2-4张昇腾910B，总成本为$38000-80000，该方案适合国产化替代或中等负载推理；若选择A100方案，配置2-4张A100 40GB，总成本为$33000-70000，适用于国际生态兼容或混合训练任务。总体而言，总费用量级预估在30-60万左右即可满足需求。

3. 以Qwq-32B（320亿参数）为例

• GPU：1-2张A30或V100（32GB显存），适用于轻量化的推理场景。
• 内存：≥256GB，以满足实时推理的需求。
• 存储：≥5TB，可结合HHD与SSD的混合存储方式来优化成本。

总费用估算：

A30高配版配备2张A30，总成本为$6000-14000，适合高吞吐量的在线推理；V100经济版配备1张32GB的V100，总成本为$4000-6000，适合中小型企业的离线推理。也就是说，总费用量级预估在5-10万左右就能解决。

不过这里需要澄清很多人对于大模型参数量级的理解误区：并非模型参数越大就越好，这需要结合企业AI应用的业务模型复杂程度来看，同时也要考虑是推理需求更大还是语义需求更突出。尤其是垂直行业领域的企业，大参数模型未必是最优选择。

四、云部署特点与费用对比

以DeepSeek-R1-671B、Qwq-32B这两个模型为例，来对比民营企业常用的三大云平台中的第一个——阿里云：

1、阿里云

该平台提供弹性GPU实例（例如GN7i，包含8卡A100），不仅支持对分布式训练框架进行优化，还内置了安全加密模块。

• DeepSeek-R1-671B：使用该模型时，费用约为每月15,000美元（配置为8卡A100 + 1TB内存 + 20TB存储）
• Qwq-32B：使用该模型时，费用约为每月3,000美元（配置为2卡V100）

2、腾讯云

腾讯云集成了昇腾NPU算力，既能适配国产化需求，也支持混合精度训练与模型压缩。

• DeepSeek-R1-671B：使用昇腾910B集群，费用约为每月12,000美元
• Qwq-32B：使用昇腾310，费用约为每月2,500美元

3、百度云

百度云提供一站式AI开发平台（BML），平台内置模型压缩工具，比较适合中小规模模型的快速部署。

• Qwq-32B：配置1卡A30并支持自动扩缩容，费用约为每月2,000美元

总成本方面：DeepSeek-R1-671B的月费用量级在8万到10万人民币；Qwq-32B的月费用量级则在1.5万到2.5万人民币。

注：费用包含计算资源、存储与网络流量，实际成本因使用时长与区域定价浮动，此费用展示仅做范围参考使用，不作为云平台官方定价标准，具体请以云平台实际官方定价为准。

五、企业到底该如何选择部署方式？

1. 成本角度

• 中小企业：业务规模小、资金有限且需求波动大，云部署按使用量付费模式可有效控制成本，规避硬件投资风险。

• 大型企业：若业务稳定、数据处理量大，本地部署虽前期投入高，但长期来看，随着业务规模扩大，单位成本会逐渐降低，成本优势将凸显。

2. 安全与合规性

• 高安全需求企业：数据安全要求极高、处于强监管行业（如金融、医疗、政务）的企业，本地部署能确保数据不出企业边界，更好满足合规要求。

• 低敏感度数据企业：若企业数据敏感度较低，且云服务商能提供完善的数据安全保障措施，云部署也可满足安全需求。

3. 性能与灵活性

• 高性能需求企业：追求极致性能、对系统响应延迟要求苛刻，且具备强大技术运维团队的企业，本地部署可根据业务需求定制硬件与软件，灵活优化系统性能。

• 一般性需求企业：云部署在性能方面受限于网络状况与云服务商资源分配，灵活性相对较弱，但能满足大多数企业一般性业务需求。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

由于篇幅有限，⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》，扫码获取~

👉大模型学习指南+路线汇总👈

我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。

👉②.进阶篇👈

接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。

👉④.福利篇👈

最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

相信我，这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课！！