Enterprise On-Prem
Local LLM / RAG + GPU Server Deployment Guide
本頁提供企業內部部署本地 LLM / RAG 的硬體分級方案與詳細配置建議， 適用於資料合規、私有化與高併發需求。
查看產品頁
返回首頁
方案總覽
類型
建議配置（摘要）
適用
A 入門單機
RTX 4090 24GB ×1｜128GB RAM｜NVMe 4TB｜2.5/10GbE（擴充）
中小團隊／POC／試運行
B 標準方案
雙機推論／多模型並行｜獨立索引/檔案節點｜10GbE
多部門上線／多人並發
C 企業高配
48GB GPU ×多卡｜長上下文｜高併發｜企業級儲存/網路
嚴謹需求／高負載
註：實際規模需依模型大小、並發數與資料量調整。
A 入門單機（POC）
GPU：RTX 4090 24GB ×1
CPU：16–32 核心（EPYC/Xeon 或高階桌機）
RAM：128GB（RAG 檔案量大則 192GB）
儲存：NVMe 4TB（可分模型/索引）
網路：2.5GbE 起，預留 10GbE
B 標準方案（多部門）
雙機：推論節點 + 索引/檔案節點
GPU：24–48GB ×2（推論並行）
RAM：256GB
儲存：NVMe 8–16TB（索引獨立）
網路：10GbE（節點間傳輸）
C 企業高配（高併發）
GPU：48GB ×4 或 80GB ×2
CPU：64 核心以上
RAM：512GB+
儲存：企業級 NVMe + NAS/SAN
網路：25/40GbE + 冗餘鏈路
詳細配置建議
推論與模型服務
推論框架：vLLM / TGI / llama.cpp（視模型而定）
多模型共存：以模型路由或服務層隔離
量化策略：4-bit/8-bit 提升吞吐
GPU 監控：nvidia-smi + Prometheus
RAG 索引與資料層
向量庫：FAISS / Qdrant / Milvus
索引節點獨立：降低推論壓力
資料清洗：OCR、去噪、去重、權限標記
定期重建：索引版本化與回滾
安全與合規
身份控管：SSO / LDAP / RBAC
資料分級：敏感資料遮罩與審計
網段隔離：推論與資料層分區
日誌：完整查詢與回覆追蹤
效能與擴充
併發控制：隊列 + 緩衝池
快取策略：上下文/檔案片段快取
高可用：多節點部署與健康檢查
容量規劃：依 QPS 與 SLA 擴張
導入流程（建議）
需求盤點：資料範圍、模型類型、并發與安全等級。
POC 驗證：選擇 A 方案快速驗證。
擴展上線：導入 B/C 方案與權限/審計。
運維監控：GPU、QPS、延遲與成本追蹤。