1. 授权/调用怎么控制（不需要 SSH）

• 本地跑一个 llama-server，它就是 OpenAI 兼容的 HTTP 服务。监听 127.0.0.1（只本机可访问）再设一个 --api-key 就行。
• Hermes 里加一个 provider：base_url 填 http://127.0.0.1:8080/v1，api_key 填你设的那个。之后 Hermes 调本地服务跟调 DeepSeek 完全一样，只是换了地址——你担心的"装个新 API 就自动调本地"就是这个意思，配置好之后确实优先走本地。
• "控制各个服务器之间的授权"：每个服务各设各的 key，Hermes 每个 provider 配一套 base_url+key，互不干扰。本机用绑定 127.0.0.1 最安全，压根不碰 SSH；将来要远程访问再研究隧道，那是后话。

2. 32GB 内存够不够

• 够。27B Q4_K_M 权重约 17GB，双 3090ti 共 48GB 显存，权重全进显存，128K 上下文的 KV cache（Q8 约 10-15GB）也放得下，系统内存只当兜底。llama.cpp 跑这个组合 32GB 内存没问题，不用先加钱。
• 只有一种情况会吃内存：大上下文 + 多并发会话同时开。单用户日常用没事，真不够再加不迟。

3. 用 sglang 还是别的？

• 你的情况（不想折腾环境）直接 llama.cpp 的 llama-server：单二进制、一条命令 --tensor-split 1,1 就把两张 3090ti 协同起来，OpenAI 兼容接口，没有 Python 环境地狱。
• sglang 更强（radix cache、长上下文多会话），但装起来麻烦、还吃宿主内存（KV pool 放内存里），你 32GB 内存跑 sglang 双卡会紧。等 llama.cpp 跑顺、确实需要多 Agent 长上下文场景了再考虑。
• 双卡协同方式：llama.cpp 用 --tensor-split（张量并行，模型按层/张量 50/50 分到两卡）；sglang 用 --tp 2。你的 3090ti 有 NVLink，两条路都顺畅。

4. 补充

• 100 刀用完切本地时，DeepSeek 那个 provider 先留着当备用，本地卡了能一键切回。
• 27B Q4_K_M 双 3090ti 无投机解码大概 50-80 tok/s 量级，日常对话/写代码完全够用。