01
数据不能出域
经营、监管和客户数据敏感，不能交给公网模型或第三方云处理。
CHALLENGES
企业的常见难处
02
自建门槛高
自建算力、部署模型、搭向量库和平台，需要专门的技术团队。
03
国产化与合规
政企与金融机构要求国产化适配、权限管理与操作审计。
CAPABILITIES
本地大模型部署的核心能力
设备出厂前预装并调优模型、向量库和智能体平台。到场上架、接入内网、联调，推理、检索与存储都在本地完成，断开公网也能运行；已有模型和算力的单位也可以直接接入。
- 开箱接入内网：模型、向量库、智能体平台预装调优，到场上架、接网、联调
- 数据不出域：推理、检索、存储都在本地完成，不调用公网模型接口
- 按场景配置：根据并发人数和场景选择设备配置与模型规格
- 可适配国产化：可按要求适配国产服务器、操作系统与数据库
方案覆盖
一体化设备模型预装调优向量库智能体平台断网可运行用户与角色权限用量统计操作审计国产化适配
HOW IT WORKS
本地大模型部署 如何运转
1
选型配置
按并发人数和场景确定设备配置与模型规格。
2
出厂预装
模型、向量库和智能体平台出厂前预装并调优。
3
上架接网
到场上架、接入内网、开通账号与权限。
4
验证升级
用客户真实样例验证效果；后续升级在内网完成。
对应案例
某省属金融控股集团 · 本地大模型与智能体平台整套建设
一套自己掌控、不依赖公网的 AI 底座。集团有了一套自己掌控、不依赖公网的 AI 底座，新的场景可以在同一平台上继续搭建。
相关已落地案例 2 个：金控集团 AI 底座 · 投资机构知识库
FAQ
常见问题
本地部署大模型需要什么条件？
一处机房或机柜位置、稳定供电和内网接入即可。设备内已预装模型和平台，不需要客户自建算力环境。
数据会不会出内网？
不会。模型推理、知识检索和数据存储全部在本地设备完成，可以在断开公网的环境下运行。
本地模型的效果比得上公网大模型吗？
在知识问答、材料审核、报告生成等企业场景中，经过业务数据适配的本地模型可以满足日常使用。上线前会用客户真实样例做验证。
模型以后怎么升级？
由华映量云提供模型和平台的升级包，在客户内网环境中完成更新。
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