第2章：私有化部署核心概念

在深入 DeepSeek 大模型的私有化部署实战之前，理解其背后的一些核心概念至关重要。这些概念涵盖了模型的存储方式、如何高效运行模型，以及如何构建可扩展的部署环境。本章将逐一解析模型格式、主流推理框架、硬件选型策略以及容器化部署的关键技术。

模型格式

大语言模型（LLM）的原始训练文件通常非常庞大，包含数十亿甚至数千亿的参数。为了在不同硬件和推理框架上高效加载和运行这些模型，业界发展出了多种优化的模型格式。

• GGUF (GPT-Generated Unified Format)：

  GGUF 是一种由 llama.cpp 项目（最初用于在 CPU 上运行 LLaMA 模型）社区主导并广泛采用的二进制格式。它的设计目标是简化 LLM 的分发和加载，支持多种模型架构（如 LLaMA、Mistral、DeepSeek 等），并能轻松实现模型的量化（如 4-bit、8-bit 量化）。GGUF 文件的主要优势在于：

  • 跨平台兼容性：它能高效地在 CPU 和各种 GPU 上运行，甚至在边缘设备上也能表现良好。
  • 易用性：单一文件包含了模型的所有信息（权重、词表、元数据），加载方便。
  • 灵活的量化支持ÿ