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方案一：Ollama 部署

技术优势

• 部署过程简单，配置要求最小化
• 与 Docker 方案相比资源占用更低
• 与系统资源的原生集成
• 内置模型管理和版本控制

配置建议

不同模型大小的内存要求：

部署优化步骤

1.下载后的模型验证：

ollama verify deepseek-r1:7b

2.优化模型运行参数：

ollama run deepseek-r1:7b \
--ctx-size 4096 \
--threads 4

方案二：Docker + Open-WebUI

技术优势

• 容器化隔离环境
• 跨平台部署环境一致性
• 网页端管理界面
• 更好的扩展能力

优化后的 Docker 配置

docker run -d \
-p 3000:8080 \
--gpus all \
--add-host=host.docker.internal:host-gateway \
-v open-webui:/app/backend/data \
-v /path/to/models:/models \
--name open-webui \
--restart always \
--memory="24g" \
ghcr.io/open-webui/open-webui:main

硬件配置建议

不同模型大小的显存要求：

安全性考虑

数据隐私

• 本地部署时实施网络隔离
• 配置防火墙规则限制访问
• 定期进行部署环境安全审计

性能优化

1. 模型量化选项：
   • INT8 量化以优化内存使用
   • 混合精度推理以提升性能
2. 资源分配：
   • 专用显存分配
   • CPU 线程绑定以保证性能稳定

企业部署建议

高可用性配置

1. 负载均衡配置
2. 故障转移机制
3. 监控和告警系统

合规要求

• 数据保留策略
• 访问控制机制
• 审计日志功能

基础设施要求

1. 服务器规格：
   • 企业级 GPU 服务器（4-8个GPU）
   • 高速 NVMe 存储
   • 冗余电源供应
2. 网络配置：
   • 专用高速网络
   • 内部 VPN 访问
   • 负载均衡设置

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