一般包括以下步骤:
需求评估:明确模型规模、并发量、安全等级、业务场景;
环境准备:采购/配置硬件、网络、操作系统及依赖软件(CUDA、Docker 等);
模型获取与授权:从官方获取私有化版本模型权重与许可证;
部署安装:按照部署手册安装推理服务、API 网关与管理后台;
调优测试:进行性能压测、功能验证与安全加固;
上线运维:建立监控、日志、备份与灾备机制。
一般包括以下步骤:
需求评估:明确模型规模、并发量、安全等级、业务场景;
环境准备:采购/配置硬件、网络、操作系统及依赖软件(CUDA、Docker 等);
模型获取与授权:从官方获取私有化版本模型权重与许可证;
部署安装:按照部署手册安装推理服务、API 网关与管理后台;
调优测试:进行性能压测、功能验证与安全加固;
上线运维:建立监控、日志、备份与灾备机制。
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