• Efar

    如题,公司内部有些数据比较敏感,并不是纯粹的代码、身份信息等那些数据。但领导想要在日常工作中引入AI,进行提效,比如可以用AI整理数据报表,分析结果等。

    目前使用的是官方deepseek api渠道,但还是有些顾虑,担心数据被蒸馏泄露啥的。

    所以想要自部署模型,大概400多人使用(不是400并发),由于自己缺乏这方面的经验,前来求经验方案。

    我们目前的场景是用自研的agent,接入AI,然后去操作我们内部的管理后台数据

    主楼
  • xufengzhu983

    坐等大佬的部署方案,我也有类似的需求,先占个座,来学习一下。

    #1
  • 老文

    400个人那么至少并发是40,设备,预算多少??

    #2
  • Efar

    目前还没这些,领导让我先整理方案,我也不知道咋整理 ^-^

    一点经验都没

    #3
  • 北辰Glasden

    400人, 按峰值50人同时用的话(实际感觉不止), 每个人少说20tps吧, 这个感觉不是拍脑袋就能部署下来的规模啊

    #4
  • 老文

    你去找一些卖算力一体机的,如果你们用ds的api,那么就按照ds 4.1 flash 的API 来算,至少40 并发,50 token /s

    #5
  • Grogu

    需要先给个预算,现在 RTX6000 大幅涨价,已经不具备性价比了,预算充足可以考虑 GB300

    #6
  • JARK006

    得看预算,少数人使用时,我感觉目前性价比最高就是 strata 跑 qwen3.8-flash-next,虽然模型能力不算顶尖

    #7
  • Efar

    大佬,如果用mac mini去部署的话,成本是不是会更高

    #8
  • Grogu

    不会,只是性能更低,不适合作为服务使用

    #9
  • leaderlemon

    你了解下dgx spark和他的oem版本,这应该是一个选择,但是你要这么高并发得整不少了

    #10
  • youngman

    整个循序渐进的方案嘛,先按最小使用人数使用起来,部署起来。或者第一步哪怕是先跑起来自己用呢,浏览 300+ 本地推理 AI 模型 | Will It Run AI 找个模型点进去可以看到部署要求,后面人多了就开堆算力堆硬件呗

    #11
  • mjjs

    先有专人脱敏吧 维护一个400人使用的,更麻烦吧

    #12
  • imdingji

    关注一下,但是这个需求,400人,要求不低吧,尤其是上下文一长的话对配置要求更高,感觉要百万级的设备

    #13
  • 天梦

    你公司这规模,就算400人里只有100人同时用,能撑得起这个算力的卡也很少啊^-^多卡组么?怕是预算要的不低

    #14
  • Rayn_V

    LLM推理显存与GPU需求计算器

    看一下这个,用这个可以大概估算一下

    #15
  • leaderlemon

    目前我自己部署在4台spark的deepseek v4.1flash 可以到做散文单流7~80tps 多流200+tps 多并发单流会下降到30~40tps一流 上下文看需求可以调整目前我是600k上下文,权重量化程度对标官方混合量化,不是那种q1~q3的精度。(两台部署的glm5.3f exl3 fp4~fp8的 在单流40~60tps,多流应该有一百多)

    这个方案适合小团队用

    #16
  • leaderlemon

    图片

    #17
  • coho

    然后去操作我们内部的管理后台数据

    这一点的话,是单纯的查询,还是需要说进行 页面接口的操作呢

    #18
  • Efar

    以查询为主,就是比如要查询一些合作商信息、一些合同协议内容等等敏感数据,走的是页面接口,但需要让ai去分析数据,比如哪个合作商合作期限快到了

    #19

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