如何部署私有 AI 大模型？（本地 GPU vs 云计算 vs 端侧 AI）

随着 AI 大模型的快速发展，越来越多的企业和个人希望将大模型部署在私有环境中，以确保数据安全、提升推理效率以及降低成本。本文将详细介绍如何在本地 GPU、云计算以及端侧 AI 环境中部署私有 AI 大模型，并给出具体实战操作指南。

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1. 部署方式对比

部署方式	优点	缺点	适用场景
本地 GPU 部署	数据安全、低延迟、高自定义性	需高性能硬件支持，部署成本较高	企业内部数据处理、敏感数据
云计算部署	可弹性扩展、易于集成、按需付费	数据安全性依赖于云厂商、成本可能较高	大规模推理、分布式训练
端侧 AI 部署	高隐私、实时性强、设备端优化良好	硬件资源有限、模型体积需优化	移动设备、物联网设备

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2. 本地 GPU 部署

2.1 硬件与软件环境准备

• 硬件要求： 至少配备 NVIDIA GPU（如 Tesla A100、RTX 4090），推荐显存 24GB 以上。

• 软件环境：