低代码平台怎么选?能否私有化部署是一重要指标

私有化部署提供定制化功能、保障数据安全和灵活对接已有系统,尤其适合对数据安全有高要求的企业。国内低代码平台中,天翎凭借18年的经验支持私有化部署,提供多样化的部署方案,确保高效响应并增强系统扩展性。

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编者按:本文介绍了私有化部署的概念及优势,分析了为什么企业需要私有化部署,并选出了国内的几个典型的低代码平台进行综合比较,为企业低代码平台的选项提供参考性建议。

概要:

(1)私有化部署的概念

(2)私有化部署的优势

(3)国内的低代码平台

近年来,低代码发展火热,各种低代码厂商如雨后春笋般纷纷冒出,阿里、腾讯等互联网龙头企业也纷纷加入低代码赛道。百花齐放是好事,但是过多的选择也给用户们带来烦恼,如何在众多低代码平台中选择出适合自身需求的呢?有一项指标值得我们注意,那就低代码平台的私有化部署能力。

私有化部署的概念

私有化部署,一般是指针对特定企业定制开发的产品,私有化部署的服务器、存储空间等由客户自己管理(本地部署)或第三方服务商托管(私有云部署),资源通过私有网络提供。比如我国很多政府或者大型企业自建的信息化项目多属于私有化产品。

与私有化部署相对应的是公有化部署,也就是我们常说的“SaaS”,服务器、存储空间等由第三方服务商管理,资源通过Internet提供。形象点说,私有化部署类似于买房,公有化部署类似于租房。

私有化部署的优势

市面上选择公有化部署的企业相比于比私有化部署更多,主要原因是出于成本考虑。但是有句话“贵有贵的道理”,私有化部署较之公有化部署更贵,仍然有很多企业选它,自然是因为它有不可替代的优势。

1. 满足定制需求,开发专属功能

私有化部署可以根据客户自己的需求和情况,定制使用功能。不同行业、不同类型的企业用户对软件需求是不一样的,通用软件并不能满足不同类型的管理需求。而对于一个企业来说,所处的发展阶段不一样,就存在了不一样的管理需求。很多企业对软件有于个性化定制的需求,需要开发专属功能,私有化部署平台可以更好地满足这类需求。

2. 保证数据安全,减少企业风险

一些对数据敏感的行业,比如金融行业,无论是外包数据存储还是使用流行的云计算SaaS应用程序,都将使企业数据的安全性和隐密性难以保证,给企业带来无法预料的风险,私有化部署平台更安全。

3. 对接已有系统,延长使用寿命

企业系统随着使用时间越长、复杂性越高,调整优化能力越来越差,但企业又不想重新整体开发以致于形成僵局,对此,可私有化部署的低代码开发平台可以利用开放的接口将新系统集成到企业已有系统中,以最小的调整成本实现对原有系统改造升级。同时,私有化部署的平台拓展性强,可在原有功能上二次开发进行自主升级,让产品更好的服务于企业,延长软件使用寿命。

国内的低代码平台

在充分了解私有化部署这项重要指标后,我们就可以着手低代码平台的选型了。纵观国内低代码市场,择出几个比较典型的综合比较一番。

通过以上表格对比,我们可以发现,国内大部分低代码平台都是SaaS模式的,只有老厂商天翎是支持私有化部署模式的。

天翎是国内最早从事快速开发平台研发和应用的厂商之一,自2003年开发研发,至今已经18年历史,平台源代码已达200万行,客户累计授权超10万+,拥有丰富的低代码开发经验。

天翎低代码平台支持私有化部署,同时,平台支持多种不同的部署方案,可以根据不同的用户在线数量及并发数量选择具体的部署方式,通常系统各操作响应时间在0.5-3S以内。由于系统部署在本地,数据更安全可控,用户能自主二次开发,扩展性更强。

### DeepSeek 私有化部署指南 #### 准备工作 为了成功完成 DeepSeek 的私有化部署,需准备如下环境资源: - **硬件配置**:建议至少配备 NVIDIA A100 或 V100 GPU,内存不小于 80GB RAM。 - **操作系统**:推荐使用 Ubuntu 20.04 LTS 及以上版本。 - **依赖库安装**:确保 Python 版本不低于 3.7,并通过 pip 安装必要的 Python 库,如 `transformers` `torch`。 ```bash pip install transformers torch ``` #### 部署步骤详解 ##### 下载模型文件 访问指定的 Hugging Face 页面下载预训练好的 DeepSeek 模型权重文件[^3]。对于企业级应用而言,可能还需要获取官方授权或许可证密钥来解锁全部功能特性。 ##### 加载并测试模型 编写简单的 Python 脚本来加载本地存储的模型,并执行初步的功能性检测以确认切正常运行。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/path/to/deepseek-v3") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("/path/to/deepseek-v3") input_text = "你好" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` ##### 设置API服务接口 利用 FastAPI 或 Flask 架构创建 RESTful API 接口,使外部应用程序能够方便地调用已部署的服务实例。 ```python import uvicorn from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Query(BaseModel): text: str @app.post("/predict/") async def predict(query: Query): inputs = tokenizer(query.text, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs) result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return {"response": result} if __name__ == "__main__": uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000) ``` 此部分代码实现了基本的 HTTP POST 请求处理逻辑,接收客户端发送过来的文字输入作为参数传递给内部的语言模型进行预测运算,最后返回生成的结果字符串。 #### 后续维护事项 定期更新至最新版框架组件;监控服务器性能指标防止过载;备份重要数据以防意外丢失等情况发生。
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