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抡锤者

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  3. 大佬们,中小企业自建本地大模型有没有什么可行的方案?

大佬们,中小企业自建本地大模型有没有什么可行的方案?

已定时 已固定 已锁定 已移动 LLM讨论区
41 帖子 14 发布者 337 浏览 1 关注中
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  • C 离线
    C 离线
    c0aster
    编写于 最后由 编辑
    #1

    需求:
    前提:因为我们公司不让用外部AI,领导想自建大模型,花费尽可能少,至少也能花个几十W吧。
    1、业务人员日常办公使用,如写材料、问答之类的,特别涉及写PPT,我个人觉得notebooklm调nano banana画出来的比较有质感和美感,是否有可行的方案实现类似大模型先丰富材料,然后调comfyui之后的接口画出来。业务使用可能并发在10-20吧
    2、处理业务数据,我的想法是可能是openclaw或其他智能体,提前制作好skill让他们去模拟登陆把业务数据取到本地(放数据库?或有更好方案?),然后利用agent或skill等去实现问数、出报表。
    3、市场有一些推广营销的图和视频,我们的风格和色调基本固定,有历史 参考营销图和视频,是否能根本每次的营销活动自动出图(先抽卡,然后业务自己再PS等微调,我是这样想的,这方面基本没太多经验)。

    williamlouisW terryT 3 条回复 最后回复
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    • 深 离线
      深 离线
      深圳律师陈扬波
      已封禁
      编写于 最后由 编辑
      #2

      打包给我,我有经验。我在用本地模型处理刑事案卷。

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      • kop wangK 离线
        kop wangK 离线
        kop wang
        编写于 最后由 编辑
        #3

        这个东西变数太大了。
        “花费尽可能少”,“可能并发在10-20吧”,“至少也能花个几十W吧”

        我觉得最起码要先有一个最小可验证模型。
        就是你的业务场景至少需要什么样的模型,什么样的性能,才能跑通,有这个定量的前提之下再聊方案,聊预算。

        在需求不能明确量化的前提下谈方案没什么实际意义。

        虚心交流,一起进步

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        1
        • kop wangK 离线
          kop wangK 离线
          kop wang
          编写于 最后由 编辑
          #4

          这还只是LLM本身的角度,还有信息化的角度需要考虑。

          比如:
          贵司现有的信息系统和数据如何稳定暴露给大模型?
          大模型在整个自动化链路里能获得多高的权限?
          是否涉及到现有信息系统的二次开发?

          可能到最后,你100万的预算只有30万能真正砸在LLM服务本身上。

          虚心交流,一起进步

          C 1 条回复 最后回复
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          • C c0aster

            需求:
            前提:因为我们公司不让用外部AI,领导想自建大模型,花费尽可能少,至少也能花个几十W吧。
            1、业务人员日常办公使用,如写材料、问答之类的,特别涉及写PPT,我个人觉得notebooklm调nano banana画出来的比较有质感和美感,是否有可行的方案实现类似大模型先丰富材料,然后调comfyui之后的接口画出来。业务使用可能并发在10-20吧
            2、处理业务数据,我的想法是可能是openclaw或其他智能体,提前制作好skill让他们去模拟登陆把业务数据取到本地(放数据库?或有更好方案?),然后利用agent或skill等去实现问数、出报表。
            3、市场有一些推广营销的图和视频,我们的风格和色调基本固定,有历史 参考营销图和视频,是否能根本每次的营销活动自动出图(先抽卡,然后业务自己再PS等微调,我是这样想的,这方面基本没太多经验)。

            williamlouisW 在线
            williamlouisW 在线
            williamlouis
            编写于 最后由 编辑
            #5

            @c0aster 如果想得到帮助。请把需求详细化。公司规模。业务。是否远程。等等

            个人主页:xlkj.org Telegram https://t.me/xlkjorg

            C 1 条回复 最后回复
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            • L 离线
              L 离线
              laobenxiong
              编写于 最后由 编辑
              #6

              估计还得招一个 it 来维护...

              1 条回复 最后回复
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              • kop wangK kop wang

                这还只是LLM本身的角度,还有信息化的角度需要考虑。

                比如:
                贵司现有的信息系统和数据如何稳定暴露给大模型?
                大模型在整个自动化链路里能获得多高的权限?
                是否涉及到现有信息系统的二次开发?

                可能到最后,你100万的预算只有30万能真正砸在LLM服务本身上。

                C 离线
                C 离线
                c0aster
                编写于 最后由 编辑
                #7

                @kop-wang 数据暴露有一部分可以走开放API,还有一部分可能要利用playright去爬取,本地部署之后,完全限制外网,可以最给最高权限,不涉及二开了,不能走API的数据只能爬虫(当然是有企业内有密码的有权限下的合规爬取)

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                • williamlouisW williamlouis

                  @c0aster 如果想得到帮助。请把需求详细化。公司规模。业务。是否远程。等等

                  C 离线
                  C 离线
                  c0aster
                  编写于 最后由 编辑
                  #8

                  @williamlouis
                  1、最大的需求就是办公,领导想AI做PPT,我看了下他给的一个参考明显是画出来的。
                  2、公司可能有500 600人吧,并发可能就10-20人最多了,主要是办公方面的,如写作和做PPT
                  3、就是问数的需求,部分数据有API能取、部分数据只能爬取。(其实主要的需求还是问数,比如领导通过工具说要查今本月、本周的销售,并分析出业绩下滑的原因之类的)
                  4、完全内部使用,服务器完全内网隔离。

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                  • kop wangK 离线
                    kop wangK 离线
                    kop wang
                    编写于 最后由 编辑
                    #9

                    按照现在的要求,也就是说连给LLM提供外网的信息检索也不行。那基本上小模型这条路就走不通了。
                    想稳定只能走大体积MOE模型这条路了,比如deepseek-v4-pro。

                    然后就是关于没有二开,没有二开的话,对于员工侧操作界面是什么?如何鉴权?不可能每个人都各自有一个类似Hermes Agent的东西自己养吧……

                    LLM硬件这个我个人就无法给出有经验的判断了,期待楼主的最终成果。

                    虚心交流,一起进步

                    C 1 条回复 最后回复
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                    • B 离线
                      B 离线
                      blackjack
                      编写于 最后由 编辑
                      #10

                      每个人配一个5090游戏本吧,你给他们配好Hermes

                      1 条回复 最后回复
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                      • kop wangK kop wang

                        按照现在的要求,也就是说连给LLM提供外网的信息检索也不行。那基本上小模型这条路就走不通了。
                        想稳定只能走大体积MOE模型这条路了,比如deepseek-v4-pro。

                        然后就是关于没有二开,没有二开的话,对于员工侧操作界面是什么?如何鉴权?不可能每个人都各自有一个类似Hermes Agent的东西自己养吧……

                        LLM硬件这个我个人就无法给出有经验的判断了,期待楼主的最终成果。

                        C 离线
                        C 离线
                        c0aster
                        编写于 最后由 编辑
                        #11

                        @kop-wang
                        我看了下deepseek-v4-pro满血好像要4张还是3张B200/B300,好像没那个实力,可能只有走deepseek-v4-flash,不知道能满足使用不
                        业务系统取数的话,我的想法是我统一拿我的高权限的去取,取完存本地,其他的通过本地来查
                        总之,太难了

                        kop wangK 1 条回复 最后回复
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                        • XiaoteX 离线
                          XiaoteX 离线
                          Xiaote
                          编写于 最后由 编辑
                          #12

                          @c0aster 关于 DeepSeek V4 Flash 能不能跑,给个具体点的参考:

                          Flash 版本大概需要 8bit 下跑满 685B MoE,单卡 80G 跑不动(激活参数 ~37B 但完整模型太大),至少要 4× A100 80G 或者 2× H200 才跑得舒服。10-20 并发的话,vLLM 配合 continuous batching 可以撑,但 2-4 张卡的压力不小。

                          如果你的预算是几十万这个级别,更现实的方案是:

                          方案一:4× A100 80G(大概 25-30 万)

                          • 跑 DeepSeek V4 Flash,vLLM 做推理服务
                          • 10-20 并发 OK,但需要配好 prefix caching 和适当降低 max-tokens
                          • 功耗大概 1200-1600W,还需要一台服务器机箱

                          方案二:2× A100 80G + Qwen3.6-72B(预算 15-18 万)

                          • 72B 单机双卡就能跑,剩余预算还可以配一台专门的 ComfyUI 机器(4090/5090)
                          • 办公写作、问数这些场景 72B 足够了
                          • 双机分离的好处是 LLM 和 画图/视频的负载不抢显存

                          关于 PPT 和画图需求:
                          你说的 NotebookLM + ComfyUI 那条链路确实可行。大模型先生成文案结构 → 调 ComfyUI 工作流出图 → 合成 PPT。但 ComfyUI 最好是独立一张卡跑,跟 LLM 分开,不然显存打架很头疼。

                          关于问数:
                          如果用 Qwen 系列的话,可以接 Function Calling 做 Structured Output,让模型输出 SQL 或者 API 调用参数,再由一个中间层去执行。不需要让模型自己去爬——模型负责理解语言和生成参数,中间层(Python 脚本/Node.js)负责执行。

                          给个大概的架构建议:

                          LLM 推理服务器(4×A100 / 2×A100 80G)
                              → vLLM + Qwen3.6-72B 或 DS V4 Flash
                              → 提供 OpenAI 兼容 API
                          业务中台服务器(普通 CPU 服务器)
                              → 处理鉴权、路由、业务逻辑
                              → 执行 SQL 查询 / API 调用
                              → 调用画图接口(ComfyUI)
                          ComfyUI 服务器(1×RTX 4090/5090)
                              → 负责所有图片/PPT 素材生成
                          

                          全是内网隔离,不做外网访问,这样安全性也够。人员配比方面,可以参考 laobenxiong 说的——至少需要一个 IT 来维护,如果完全没接触过 Linux/Docker,初期学习成本确实不低。

                          B 1 条回复 最后回复
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                          • C c0aster

                            @kop-wang
                            我看了下deepseek-v4-pro满血好像要4张还是3张B200/B300,好像没那个实力,可能只有走deepseek-v4-flash,不知道能满足使用不
                            业务系统取数的话,我的想法是我统一拿我的高权限的去取,取完存本地,其他的通过本地来查
                            总之,太难了

                            kop wangK 离线
                            kop wangK 离线
                            kop wang
                            编写于 最后由 编辑
                            #13

                            @c0aster 所以你自己也能明白,本地AI不是光LLM服务这点事儿。知识库,数据链路,客户端功能,都是需要定制匹配的。阿里腾讯都有ai本地部署团队,你可以咨询一下报价。

                            最悲剧的就是预算报了,硬件搭了,最后发现还需要几倍预算才能用起来。

                            虚心交流,一起进步

                            1 条回复 最后回复
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                            • XiaoteX Xiaote

                              @c0aster 关于 DeepSeek V4 Flash 能不能跑,给个具体点的参考:

                              Flash 版本大概需要 8bit 下跑满 685B MoE,单卡 80G 跑不动(激活参数 ~37B 但完整模型太大),至少要 4× A100 80G 或者 2× H200 才跑得舒服。10-20 并发的话,vLLM 配合 continuous batching 可以撑,但 2-4 张卡的压力不小。

                              如果你的预算是几十万这个级别,更现实的方案是:

                              方案一:4× A100 80G(大概 25-30 万)

                              • 跑 DeepSeek V4 Flash,vLLM 做推理服务
                              • 10-20 并发 OK,但需要配好 prefix caching 和适当降低 max-tokens
                              • 功耗大概 1200-1600W,还需要一台服务器机箱

                              方案二:2× A100 80G + Qwen3.6-72B(预算 15-18 万)

                              • 72B 单机双卡就能跑,剩余预算还可以配一台专门的 ComfyUI 机器(4090/5090)
                              • 办公写作、问数这些场景 72B 足够了
                              • 双机分离的好处是 LLM 和 画图/视频的负载不抢显存

                              关于 PPT 和画图需求:
                              你说的 NotebookLM + ComfyUI 那条链路确实可行。大模型先生成文案结构 → 调 ComfyUI 工作流出图 → 合成 PPT。但 ComfyUI 最好是独立一张卡跑,跟 LLM 分开,不然显存打架很头疼。

                              关于问数:
                              如果用 Qwen 系列的话,可以接 Function Calling 做 Structured Output,让模型输出 SQL 或者 API 调用参数,再由一个中间层去执行。不需要让模型自己去爬——模型负责理解语言和生成参数,中间层(Python 脚本/Node.js)负责执行。

                              给个大概的架构建议:

                              LLM 推理服务器(4×A100 / 2×A100 80G)
                                  → vLLM + Qwen3.6-72B 或 DS V4 Flash
                                  → 提供 OpenAI 兼容 API
                              业务中台服务器(普通 CPU 服务器)
                                  → 处理鉴权、路由、业务逻辑
                                  → 执行 SQL 查询 / API 调用
                                  → 调用画图接口(ComfyUI)
                              ComfyUI 服务器(1×RTX 4090/5090)
                                  → 负责所有图片/PPT 素材生成
                              

                              全是内网隔离,不做外网访问,这样安全性也够。人员配比方面,可以参考 laobenxiong 说的——至少需要一个 IT 来维护,如果完全没接触过 Linux/Docker,初期学习成本确实不低。

                              B 离线
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                              blackjack
                              编写于 最后由 编辑
                              #14

                              @Xiaote 说:

                              Qwen3.6-72B(预算 15-18 万)

                              大哥,qwen3.6只有27b没有72b吧?
                              小特眼花了吧? 一个A100就够10-20并发了吧

                              terryT 1 条回复 最后回复
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                              • B blackjack

                                @Xiaote 说:

                                Qwen3.6-72B(预算 15-18 万)

                                大哥,qwen3.6只有27b没有72b吧?
                                小特眼花了吧? 一个A100就够10-20并发了吧

                                terryT 离线
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                                terry
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                                #15

                                @blackjack 小特是AI,它经常胡说。

                                油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

                                1 条回复 最后回复
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                                • C c0aster

                                  需求:
                                  前提:因为我们公司不让用外部AI,领导想自建大模型,花费尽可能少,至少也能花个几十W吧。
                                  1、业务人员日常办公使用,如写材料、问答之类的,特别涉及写PPT,我个人觉得notebooklm调nano banana画出来的比较有质感和美感,是否有可行的方案实现类似大模型先丰富材料,然后调comfyui之后的接口画出来。业务使用可能并发在10-20吧
                                  2、处理业务数据,我的想法是可能是openclaw或其他智能体,提前制作好skill让他们去模拟登陆把业务数据取到本地(放数据库?或有更好方案?),然后利用agent或skill等去实现问数、出报表。
                                  3、市场有一些推广营销的图和视频,我们的风格和色调基本固定,有历史 参考营销图和视频,是否能根本每次的营销活动自动出图(先抽卡,然后业务自己再PS等微调,我是这样想的,这方面基本没太多经验)。

                                  terryT 离线
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                                  terry
                                  编写于 最后由 编辑
                                  #16

                                  @c0aster 你的需求无脑买RTX Pro 6000,买好了再考虑怎么部署,怎么玩都行。

                                  油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

                                  C 1 条回复 最后回复
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                                  • C c0aster

                                    需求:
                                    前提:因为我们公司不让用外部AI,领导想自建大模型,花费尽可能少,至少也能花个几十W吧。
                                    1、业务人员日常办公使用,如写材料、问答之类的,特别涉及写PPT,我个人觉得notebooklm调nano banana画出来的比较有质感和美感,是否有可行的方案实现类似大模型先丰富材料,然后调comfyui之后的接口画出来。业务使用可能并发在10-20吧
                                    2、处理业务数据,我的想法是可能是openclaw或其他智能体,提前制作好skill让他们去模拟登陆把业务数据取到本地(放数据库?或有更好方案?),然后利用agent或skill等去实现问数、出报表。
                                    3、市场有一些推广营销的图和视频,我们的风格和色调基本固定,有历史 参考营销图和视频,是否能根本每次的营销活动自动出图(先抽卡,然后业务自己再PS等微调,我是这样想的,这方面基本没太多经验)。

                                    williamlouisW 在线
                                    williamlouisW 在线
                                    williamlouis
                                    编写于 最后由 williamlouis 编辑
                                    #17

                                    @c0aster AI制作的方案是完美隔离。它后续说的问题很好解决。部署成功后做个人工培训的周期。2周左右。提前训练下就可以。这个过程是联网的。但是不连你公司的数据。拿一批虚拟的案例训练它即可。这样你们常用的数据就加载全了。之后根据 AI的方案实施就可以了。

                                    个人主页:xlkj.org Telegram https://t.me/xlkjorg

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                                    • williamlouisW williamlouis

                                      @c0aster AI制作的方案是完美隔离。它后续说的问题很好解决。部署成功后做个人工培训的周期。2周左右。提前训练下就可以。这个过程是联网的。但是不连你公司的数据。拿一批虚拟的案例训练它即可。这样你们常用的数据就加载全了。之后根据 AI的方案实施就可以了。

                                      B 离线
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                                      编写于 最后由 williamlouis 编辑
                                      #18

                                      @williamlouis 说:

                                      @c0aster AI制作的方案是完美隔离。它后续说的问题很好解决。部署成功后做个人工培训的周期。2周左右。提前训练下就可以。这个过程是联网的。但是不连你公司的数据。拿一批虚拟的案例训练它即可。这样你们常用的数据就加载全了。之后根据 AI的方案实施就可以了。

                                      ai怎么就盯着2024年qwen2.5 72b不放呢?仅用过时的训练数据回答呢?

                                      williamlouisW 1 条回复 最后回复
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                                      • 九龙杨生九 离线
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                                        #19

                                        他们这个需求其实要满足的话不算难,直接上RTX 6000 PRO一张就可以,他们也没有严格的精确度要求,都不用跑FP8模型,跑Q4_K_M就行,然后AI服务器上面弄VLLM+QWEN3.6 27B+comfyui生图,再弄个一般的主机跑Hermes或者龙虾调用AI服务器上面模型和生图就行。为了扩展性,AI服务器主板一来选pcie通道多的,万一发现一张卡性能不够就再加一张怎么感觉都够了。

                                        1 条回复 最后回复
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                                        • Tony WangT 在线
                                          Tony WangT 在线
                                          Tony Wang
                                          编写于 最后由 Tony Wang 编辑
                                          #20

                                          我觉得你们领导和用户对本地模型的能力和速度没有感性认识, 不如先申请经费搭建一个最小的本地化原型.

                                          最怕这种大概的需求, 大概率是搭建完之后全是埋怨.

                                          • 你可以申请一个 5090 体会一下本地LLM大致的速度, 以及ComfyUI生图的速度
                                          • 再申请一个 128G 的Mac 或者AMD AI 主机, 体会一下 70b 的智力
                                          • 搭建一个本地的 RAG 或者 LLM wiki, 用来测试和业务数据的结合
                                          • 最后, 本地模型如果上网搜索都不允许的话, 你如何保持信息和数据的更新? 这个也是要考虑的问题.

                                          这套原型搭建下来, 不到10万块. 等跑通了. 剩下的就好办了, 根据并发的需求, 配置1张或者多张 RTX pro 6000 就可以了.

                                          1 条回复 最后回复
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                                          你好!看起来您对这段对话很感兴趣,但您还没有一个账号。

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