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企业级大模型落地部署技术步骤 2025

发布日期：2025-04-04 07:17:26 浏览次数： 1557 作者：AI云原生智能算力架构

企业在落地大模型应用时，建议重点考虑可提供全栈一体、低代码、垂直赋能能力的开发平台和服务。

这些平台和服务商可以将完整、科学的AI部署步骤联系起来，同时其内置的丰富的经验模板和插件，能使企业快速、高效、准确地搭建落地目标场景并达到预期效果。

此外，在面对不同投入周期、资源、场景、环境时应提供多样化的选择空间，允许企业以更灵活、类似插件搭积木的方式来创新AI。

资源投入计划：

确定团队建设路径，整合大模型开发人才、调优人才、数据人才、业务人才，重点考虑是否需要引入外部人才或展开外部合作，保证大模型开发应用各环节的充足人才储备；保证资金阶段性的持续投入，并制定里程碑，让每项成果都能被看到；盘点内部数据，制定数据采集、数据清洗和数据治理计划，使其更好服务于AI大模型的训练和推理；考虑企业内部是否有可以直接学习和引用的模板和经验沉淀，打造差异化壁垒。

模型选择：

了解大模型市场提供产品的功能特性和应用效果，面向需求定制，使用内部和外部测试集来测试模型效果，并充分体现评估集对业务指标的考量，选择评测指标达到业务需求的模型；

从模型实际落地的效果、可参考的实践案例和demo来挑选模型；
从训练和推理效率、延迟以及调用成本方面挑选最合适规格的大模型，可参考模型大小、硬件支持水平、服务SLA水平；
重点考虑该模型与企业目标业务场景的匹配度，是否需要调优或经过简单调优即可上线应用来解决问题。

大模型架构图1

效果评估：

在选择模型后，企业应考虑从具体落地的场景和使用效果出发，来预测模型上线后的业务指标达成率、实际体验效果、各功能平均时延、最大吞吐等工程指标；预估需要调整优化的投入和开发难度，确保使用者拥有最好的AI应用体验，实际效果和响应时间的长短会极大影响用户的感受和留存率。

应用建设路径：

明确建设周期，制定详细的时间计划和关键时间节点，做到多线程统一管理；了解大模型的应用边界，从赋能方向、使用人群等确定大模型的落地场景；在明确落地场景后，需要进一步考虑大模型的覆盖广度和创新深度，划分大模型可以服务的业务、市场、开发等部门人员和外部客户群体，并考虑如何在现有大模型的基础上进行内容和服务创新。

算力准备：

随着大模型应用广度和深度的增加，大模型的覆盖范围和使用频率会规模化提升，推理时算力资源的消耗额度也将同步增加；

企业应重点考虑算力购买规模，制定阶段化、梯度上升的算力准备策略；
明确算力资源的使用消耗方式，倾向选择可以实现瞬时响应和扩缩容的服务；
算力有公有云、私有云等多种方式，应根据自身业务体量和实际需求挑选成本最优、服务最合适的方案。

大模型架构图2

开发平台搭建：

搭建LLMOps平台，保证AI大模型的开发建设和管理拥有完整的工具链条，具备全栈平台能力；

利用外部AI厂商成熟的Agent工具实现AI大模型的快速开发和应用，直接使用预置的丰富垂直场景化模板和工具；
随着模型版本、上线应用场景的增多，做好统一API接口的管理；
为AI大模型采集、产生和使用的多模态数据搭建可靠的数据平台底座，实现文本、图像、视频等多样化数据的一体化管理。

模型接入：

从场景安全需求、数据隐私保护需求、管理便捷程度、成本等方面来选择模型的接入方式，如云端接入、API管理或线下部署；重点考虑后续调优的成本以及模型更新的代价；目前来看，云端接入是多数企业的选择，且在后续模型版本更新后也能通过更低的成本实现无缝衔接。

效果调优：

可选择Prompt工程、RAG知识库等简单、低代码、无代码方式进行效果调优，需重点考虑AI厂商是否具备丰富的经验沉淀、算法模型和模板预置，如RAG过程中提供成熟的嵌入、检索和重排序模型；选择SFT、RLHF等复杂方式进行调优；这一过程需要更高水平的开发人员对大模型的架构、参数和训练数据进行调整。

性能安全测试：

在模型上线前最关键的步骤是进行性能安全测试，包括性能、安全、风控测试，对内容生成效率、数据内容泄露风险、敏感词等进行测试；例如TPM（Tokens Per Minute每分钟Tokens数量）、RPM（Requests Per Minute每分钟请求数），保证大流量、高并发场景下运行稳定；重点考虑互联网场景应用更深、服务人数更广的AI厂商，其拥有更多的数据和经验，在测试时水平更高，可以有效避免安全和敏感问题。

应用上线：

根据业务场景重点考虑AI大模型的跨平台、跨系统上线，统计应用上线出，明确是否需要开发额外的用户界面、客户端，还是与已有服务界面融合即可；

做好底层数据的管理，保证模型上线后不同使用群体、不同问题和任务可以在既定的规则和使用范围下应用数据，同时保护用户的数据隐私；
做好版本管理，以应对模型应用的增多、测试和更新。

1.2 精准选模、高效落地、持续挖掘—

落地三要素

在大模型落地的众多技术步骤与细节之中，精准选模、开发平台、伙伴与同行这三个方面显得尤为关键。精准选模确保了所选模型与业务需求的高度匹配，为后续应用打下坚实基础；开发平台则是模型训练与优化的关键场所，直接影响到模型的性能发挥与落地效率；而伙伴与同行则关乎技术支持、资源共享与协同创新，对于模型的成功落地同样至关重要。

1.2.1 模型的选择：企业实现AI转型的关键

充分的业务场景论证将保证商业应用的成功。实验室环境下的模型水平与实际业务落地存在一定认知差距，企业需要重点考虑该模型背后是否有更大的使用量、有充分的业务场景论证；更多的模型使用可以保证更快的迭代升级，包括通用基础模型和多场景的模型家族，能带来更好的、更贴合业务场景的、可以带来真正商业价值的AI服务。

多模型家族给企业更多的选择空间和更紧密的匹配度。面向不同业务场景，企业需要文生文、文生图、声音复刻、语音合成、语音识别、视频生成等多样化、多模态模型，并实现多源数据的同时接收、判断、思考、处理、检索、生成需要的内容，以选择与业务高度适配的大模型服务体系。

模型应具备广泛塑造、即时可用的灵活性。大模型作为企业创新提效工具，需要具备可塑造性。企业应关注该模型在利用不同方式调优时的难易程度，以及模型厂商是否提供了更简单、自动化的工具模板，将模型不可变的基础部分进行封装，针对适合企业进行调整的架构和参数提供高代码、低代码工具。同时，即时可用、便捷插拔、弹性扩缩容也是实际业务中需关注的因素。

1.2.2 一站式大模型服务平台：解决模型部署的复杂难题

选择提供全栈化、自动化、智能化使用体验的大模型服务平台。AI大模型不同于传统的计算机视觉、自然语言处理等小模型，大参数模型所使用的开发、调优工具更多、更复杂，对平台功能的一体化要求也更高，导致企业很难依赖过去自建的开发流程和平台。

平台不仅需要覆盖从场景分析、模型选型、数据集管理、RAG、工具插件、数据评估、效果调优、测试评估、部署上线、监控优化的全开发链路，还需要提供自动化的流程和工具，减少人员重复、不必要的工作负担，让其专注于模型的效果优化。

例如，火山方舟在提供多样化且易于使用的调优框架的基础上，准备了丰富的实践案例和落地指南，并围绕RLHF开发了奖励函数更易实现的低成本方案。

保证从POC到上线运营的全生命周期数据和安全。企业CXO高管需意识到，大模型的安全可信不同于传统的安全概念，涉及数据输入、知识管理、问答处理、记忆检索、输出监控的全链条周期，这些都会影响大模型本身和生成内容的安全和可信。例如，火山引擎的数据加密服务可实现对话过程的全链路加密、纯内存、零日志，加密密钥掌握在客户自己手中。

考虑AI厂商团队是否能提供专业的技术服务支持和咨询保障。调研显示，有28%的企业认为内部缺乏AI大模型相关技能和人才，26%的企业担心生成结果不准确或内容幻觉问题。而企业自身的人才团队和经验无法保证平台以最优路径搭建，需要外部AI厂商的专业支持，辅助、引导其搭建适合自身业务的、定制化的、满足实际个性化需求的大模型服务平台。因此，可以从团队服务规模、案例数量、目标场景经验积累、技术相应程度、客户评价等方面来挑选合适的厂商。

1.2.3 合作伙伴：持续挖掘大模型应用潜力的关键

选择好的技术服务商可以为企业带来更大的直接价值和潜在收益。IDC调研数据显示，47%的企业认为与AI大模型伙伴建立良好的合作关系来推动项目落地是能否取得成功的最重要因素。服务领先的AI厂商可以给项目带来效率提升、产品创新、收益增加和成本降低等价值，大幅提升企业生产力、驱动业务创新和增长。同时，选择好的技术服务商也可以享受后续模型更新、持续专业服务、业务咨询指导、生态圈交流、社区知识共享等更大收益。

头部AI厂商已经先行探索并积累大量经验。大模型的落地需要专业的伙伴和长时间检验，头部AI厂商已经在汽车、零售、教育、泛互联网等多个行业服务并有了丰富的实践指导和案例参考；计划采购AI服务的企业则可借此对大模型有更充分的了解并知悉如何发展自身业务，避免重复试错带来的成本，避免重复建设、反复调优、多轮验证带来的时间消耗和市场机会的错失。

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