初学者想要本地部署AI大模型，一定先做好这四件事-优快云博客

忽如一夜春风来，DeepSeek满地开。

随着DeepSeek爆火，政府、企业掀起了本地化部署AI大模型的浪潮。有了自己的AI大模型，不但能提升业务效率，为客户提供更好的服务，还能探索AI的应用场景，为组织发展注入动力。

但是，想要保障本地化部署的AI大模型的安全却并不简单。服务器暴露、未授权访问、API攻击、数据泄露……一系列安全问题与大模型如影随形。

如果你已经、正在、将要在本地部署DeepSeek大模型，以下这四大“雷区”你可要多加小心。

本地化部署AI大模型的“雷区”

本地化部署AI大模型的第一大“雷区”，是服务器暴露。

Ollama是当前应用最广泛的本地大模型运行框架。借助Ollama，组织能够将DeepSeek-R1、Qwen、Llama、Gemma 2等语言模型部署在本地服务器中。

为了方便员工、客户，这些大模型往往开放互联网访问，导致服务器暴露在公网之上。2月中旬，安全研究人员在互联网上扫描到了8971个运行Ollama大模型框架的服务器，有6449个处于活跃状态，其中88.9%的服务器未采取有效的安全防护措施，处于“裸奔”状态。

这意味着只要攻击者扫描到了这些服务器，就可以在未经授权的情况下发起访问，利用Ollama的漏洞发起网络攻击。当前，已出现了通过自动化脚本扫描到“裸奔”状态的DeepSeek服务器，并恶意占用大量计算资源，盗取算力并导致部分用户服务器崩溃的事件。

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大模型软件的公网暴露主机国内省份分布情况

本地化部署AI大模型的第二大“雷区”，是未授权访问。

使用Ollama在本地部署DeepSeek等大模型时，会在本地启动一个Web服务，并默认开放11434端口且无任何鉴权机制，导致攻击者无需认证即可调用模型服务。而且Ollama目前缺乏原生的多因素认证能力，网络钓鱼、撞库攻击也会对大模型安全造成威胁。

雪上加霜的是，很多政府、企业在尝鲜之后，会逐步放弃对大模型的维护，导致本就“裸奔”的大模型任人攻击，成为黑客进入内网的跳板，给组织造成重大威胁。

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本地化部署AI大模型的第三大“雷区”，是API攻击。

API是组织对内、对外提供AI大模型服务的主要方式。一旦大模型的API密钥被窃取，攻击者就能利用其非法占用他人的计算资源，甚至发起注入攻击、高频调用等恶意行为，导致服务瘫痪。

随着大模型在全球爆火，大模型的API成为了黑灰产团伙的重点攻击目标。今年年初，DeepSeek的最新大模型V3和R1刚发布几天，黑产团队就已经实现API适配支持，并且已经有大批DeepSeek API密钥被窃取和应用。

如何保障API安全，已经成为大模型实用化、商用化的前提条件。

本地化部署AI大模型的第四大“雷区”，是数据泄露。

AI大模型的数据安全问题有二。第一，很多政企员工出于尝鲜、提高工作效率的目的，未经允许，使用机密数据投喂大模型，造成数据泄露。最新调研结果显示，72%的企业员工会通过个人账户访问ChatGPT等AI大模型。同时，在向AI大模型提交数据的用户中，平均每天发生近4次企业数据粘贴行为，其中可能包含商业信息、客户数据、财务计划、源代码等敏感信息。

对于此类行为，组织普遍缺乏有效的管控手段，仅凭强化数据安全培训不足以保证数据安全。

第二，未加密的大模型交互数据在传输过程中可被截获，引发商业机密外泄。中国电信的最新报告显示，只有12.9%的Ollama主机使用了HTTPS替代默认的HTTP协议，这些使用明文协议传输的服务极易遭受中间人攻击。

为了避免数据被劫持，组织在使用HTTPS协议的同时，还应对数据进行加密，保证数据安全传输。

大模型岗位需求

大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。
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掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

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可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用