不要在没有治理框架的情况下部署模型
关键不只是选择模型，还包括界定可访问文档、用户、提示词、日志、预期性能和生产维护条件。
AMD/NVIDIA GPU 本地推理
AMD/NVIDIA GPU 本地推理：受控环境中的人工智能助手
Unix Consulting 帮助组织界定内部 AI 助手的架构、数据、性能、GPU、权限与运营边界。
技术要点
- 选择工作站、服务器、AMD/NVIDIA GPU、私有云、无云依赖 LLM 或隔离环境等架构。
- 处理文档、RAG、分段、权限、日志和可追溯性。
- 规划监控、备份、更新、测试和使用规则。
目标
- 在不暴露敏感信息的情况下构建有价值的助手。
- 保持可由 IT 运维的架构。
- 在审计场景中保留清晰的证据和规则。
本地推理是否能避免所有数据泄露？
不能。它可以降低部分外部暴露风险，但权限、文档、日志和使用方式仍需要治理。
GPU 是必须的吗？
取决于模型、规模、预期延迟和用户数量。范围界定可以避免过度配置。
可以连接内部文档吗？
可以，但需要适当的文档治理、访问权限和可追溯性。