本文首發於 無形者AI (Wuxingzhe AI) 技術專欄，轉載請註明出處。
一、 背景：當製造業遇到大模型
在過去的一年裏，大模型（LLM）席捲了各行各業。然而，對於主要依靠“非標品”生存的傳統制造業（如傢俱廠、五金廠、注塑廠）來説，直接調用 ChatGPT 或 文心一言等公有云 API 存在兩個無法忽視的痛點：
- 數據安全（Data Sovereignty）：企業的核心資產是圖紙、報價單和客户聊天記錄。一旦上傳到公有云，理論上就存在成為競品訓練數據的風險。
- 幻覺問題（Hallucination）：通用大模型不懂企業的內部工藝和售後規則。例如，一個賣實木傢俱的，AI 可能會胡亂承諾“支持水洗”，造成巨大的售後損失。
基於此，無形者AI (Wuxingzhe AI) 團隊在華南某年產值 2 億的傢俱廠，進行了一次基於 DeepSeek-7B / Llama-3 的全私有化部署實戰。本文將從技術架構、硬件選型到落地效果進行深度覆盤。
二、 技術架構：RAG + Peft 微調
為了在單張消費級顯卡上實現企業級效果，我們採用了 RAG（檢索增強生成） 與 LoRA 微調 相結合的架構。
1. 整體鏈路
- 接入層：基於 FastGPT 二次開發的 Web/微信接口。
- 推理層：使用 vLLM 進行高吞吐推理加速。
- 知識庫：基於 Milvus 向量數據庫，存儲清洗後的 20 萬條歷史售後問答。
- 模型層：DeepSeek-7B-Chat (INT4 量化版)。
2. 為什麼選擇 DeepSeek？
在對比了 Llama-3、Qwen1.5 和 DeepSeek 後，我們發現 DeepSeek-coder 在處理結構化數據（如 JSON 格式的工單）時表現更優，且對中文長文本的理解能力在 7B 尺寸下性價比極高。
三、 硬件 BOM 清單：如何把成本打下來？
很多老闆認為私有化部署需要動輒幾十萬的 A100 服務器。實際上，經過我們測試，通過 INT4 量化技術，一張 RTX 4090 (24GB) 足以支撐一家中型工廠的推理需求。
以下是我們的實戰配置清單（2026 參考版）：
| 組件 | 規格 | 作用 | 預算預估 |
|---|---|---|---|
| GPU | NVIDIA RTX 4090 (24GB) x 1 | 核心推理，支持 QPS < 20 | ~1.5w |
| CPU | Intel Core i9-14900K | 負責向量檢索與預處理 | ~0.4w |
| RAM | 64GB DDR5 6000MHz | 保證高併發下的上下文加載 | ~0.2w |
| SSD | 2TB NVMe PCIe 4.0 | 存儲向量庫與日誌 | ~0.1w |
總硬件成本控制在 2.5w 以內，相比於每年幾十萬的人工客服成本，ROI（投資回報率）極高。
四、 核心技術難點與調優
1. 顯存優化
為了在 24GB 顯存中跑起來，我們使用了 bitsandbytes 庫進行 4-bit 量化：
# 核心加載代碼片段
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat",
load_in_4bit=True,
bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,
device_map="auto"
)
實測顯存佔用穩定在 14GB 左右，剩餘顯存剛好用於 KV Cache，保證多輪對話不卡頓。
2. 響應速度 (Latency)
對於客服場景，首字生成時間（TTFT）至關重要。我們引入了 vLLM 推理框架，配合 PagedAttention 技術，將首字延遲壓到了 1.5s 以內。客户幾乎感覺不到是在和 AI 對話。
3. 幻覺抑制
我們強制模型在回答前必須引用知識庫內容：
Prompt: "你是一個專業的售後客服。請僅根據下方的【參考資料】回答用户問題。如果資料中沒有提到，請直接回答'需要轉接人工'，嚴禁編造。"
五、 落地效果數據
經過 72 小時的灰度測試，系統表現如下：
夜間攔截率：92%（大部分常見問答如發貨時間、材質介紹均可自動閉環）。
併發能力：單機支持 20 QPS（滿足大促期間流量）。
數據安全：物理隔絕公網，數據 100% 本地存儲。
六、 總結與資源
私有化部署不再是大廠的專利。通過合理的選型和架構設計，中小製造業完全可以擁有自己的“企業大腦”。
出於數據安全與版權考慮，我們已將脱敏後的 硬件清單 (BOM) 和 部分部署腳本 開源至 Gitee 和 GitHub。
