私有化AI应用部署有三个容易踩的坑：硬件配置不够、模型选型不当、运维人员不足。在成都，部署前把这三点想清楚，避免上线后跑不起来。
在成都，GPU显存是硬约束。7B模型需要16GB显存，70B模型需要80GB以上。很多企业买了显卡才发现显存不够，模型加载不起来。部署前先确认模型大小和GPU显存的匹配关系。
在成都，不是模型越大越好。轻量任务用小模型足够，又快又省。复杂推理才需要大模型。先从开源模型小版本开始，效果不够再升级。不要一上来就上最大模型。
在成都，RAG（检索增强生成）效果好不好，很大程度取决于知识库质量。文档切片太大或太小都影响效果，需要调优。文档格式混乱、重复内容多，AI回答就不准。部署前花时间整理知识库，比调模型参数更有效。
在成都，私有化AI不是部署完就结束。GPU服务器需要监控温度和性能，模型需要定期更新，知识库需要持续补充。没有专职运维人员，私有化AI跑不久。
在成都，私有化AI虽然数据不出内网，但也要做访问控制。谁能调用模型、能查什么知识库，都要有权限管理。API接口不能裸奔，要有鉴权。
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