模型与推理服务
Qwen、DeepSeek、Llama 等模型的量化、服务化与并发配置
适用业务场景
从实际业务流程出发，先明确需要解决的问题，再选择相应的平台、设备和实施路径。
- 企业知识库与制度问答
- Dify 工作流与智能客服
- Coder、Agent 与工具调用
- 多模态文档解析与 RAG
方案交付范围
知识工程
OCR、切片、Embedding、Reranker、检索评测与权限边界
应用交付
Dify、GPUStack、vLLM/SGLang、日志、监控与升级回滚
验收口径
TTFT、ITL、TPS、上下文、并发稳定性与业务准确率
实施路径与验收重点
每一步都有明确输入和可验证结果，减少方案只停留在设备清单上的问题。
| 阶段 | 关键工作与结果 |
|---|---|
| 需求澄清 | 明确模型任务、上下文、并发量、数据范围与接口边界 |
| 算力选型 | 按显存、KV Cache、CPU、内存、存储与网络确定整机 |
| 环境部署 | 完成系统、Docker、GPU 驱动、推理服务与访问控制 |
| 知识接入 | 建立解析、向量化、重排、评测与持续更新流程 |
| 压测验收 | 以真实业务问题验证首字延迟、吞吐、准确率与稳定性 |
常见问题
企业部署大模型要先确定什么？+
先确定模型任务、上下文长度、并发量、是否使用 RAG 或多模态，再反推 GPU、CPU、内存、存储和网络配置。
RAG 知识库只部署一个大模型可以吗？+
不建议。稳定的 RAG 通常还需要文档解析、Embedding、Reranker、权限控制和评测流程。
需要一份适合现网的建设建议？
先说清业务目标、现有环境和时间安排，我们再协助梳理方案。