AI / REFERENCE ARCHITECTURE

本地 AI 推理部署

从模型规模、上下文与并发出发，规划可验证的本地推理配置。

硬件与应用场景参考图

BUILD AROUND THE WORKLOAD

逐步厘清技术条件

确认模型版本、量化精度、输入长度、输出长度、并发使用者及延迟目标。

先估算权重与 KV cache，再核对 GPU 支援、系统记忆体、模型载入空间及网路入口。

同时量测首 token 延迟、输出速率、并发与失败率，固定模型及请求条件才有可比性。

明确存取权限、模型授权、版本更新、日志与备份；本地部署不会自动解决所有私隐问题。

REFERENCE WORKFLOW

此为架构规划方向，不是已完成案例或性能承诺。实际软件、设备与服务范围须按项目确认。

目标应用与模型、资料规模、使用者或节点数、延迟与吞吐要求、现有资源、预算及现场限制。若已有测试结果，可据此缩小选型范围。

可按项目讨论选型、物料清单、样品与采购协调。具体型号可供性、技术实施、安装与验证范围，需在需求确认后另行约定。

LET’S BUILD YOUR NEXT CONFIGURATION