AI / REFERENCE ARCHITECTURE

本地 AI 推理部署

從模型規模、上下文與並發出發，規劃可驗證的本地推理配置。

硬件與應用場景參考圖

BUILD AROUND THE WORKLOAD

逐步釐清技術條件

確認模型版本、量化精度、輸入長度、輸出長度、並發使用者及延遲目標。

先估算權重與 KV cache，再核對 GPU 支援、系統記憶體、模型載入空間及網路入口。

同時量測首 token 延遲、輸出速率、併發與失敗率，固定模型及請求條件才有可比性。

明確存取權限、模型授權、版本更新、日誌與備份；本地部署不會自動解決所有私隱問題。

REFERENCE WORKFLOW

此為架構規劃方向，不是已完成案例或性能承諾。實際軟件、設備與服務範圍須按項目確認。

目標應用與模型、資料規模、使用者或節點數、延遲與吞吐要求、現有資源、預算及現場限制。若已有測試結果，可據此縮小選型範圍。

可按項目討論選型、物料清單、樣品與採購協調。具體型號可供性、技術實施、安裝與驗證範圍，需在需求確認後另行約定。

LET’S BUILD YOUR NEXT CONFIGURATION