PRIVATE / 私有化部署

数据不出门,
AI 也能用

政务、国企、制造研发的场景里,数据不能上公有云。我们把模型、知识库与调用链全部放在内网,功能不打折。

内网全部数据
3 类部署形态
可换模型不锁定厂商
CONSTRAINT / 合规前提下的三条路

不是所有场景
都必须私有化

先判断数据敏感度与服务对象,再决定部署形态。全私有化的成本是公有云的数倍,不该无脑选。

我们把部署分成三类:完全内网(数据不出域)、混合(敏感数据本地、推理调用外部)、边缘(单机或小集群,断网可用)。

选型的判断标准只有一个:出问题时能不能审计到证据。

03 / 预约诊断

先确认约束,
再谈架构选型

诊断阶段我们会先问清楚:数据能不能出内网、谁来审计、多久要过测评。这些决定架构,而不是反过来。

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