最近，DeepSeek 超火，好多企业都忙着给它做私有化部署呢，但还有些企业在那儿犹豫不决，不知道咋选。今天咱就好好唠唠这个事儿，帮大家做出最适合自己的选择！

1、为啥不直接用网页版 DeepSeek？

咱先假设一下哈，要是你希望 AI 能根据自家公司的数据来回答问题、出方案，一般都得把公司数据上传给在线大模型分析。可这一操作，问题就来了：

1. 数据隐私 “亮红灯”：联网用大模型，数据隐私根本没法百分百保障！公司那些机密数据要是泄露了，后果不堪设想。
2. 传文件 “障碍重重”：网页版 AI 对文件上传的数量、大小都有限制，想多传点、传大点，还得掏钱付费。这对企业来说，又是一笔额外开支。
3. 附件功能 “不给力”：每次在新对话里问相关问题，都得重新上传附件，要是想修改或删除对话里已有的附件，也麻烦得很，真的太不方便啦！
4. 使用体验 “大翻车”：人多一起用的时候，网页版就容易卡死。特别是处理复杂计算、大量数据的时候，那速度慢得能把人急疯，工作效率直线下降。

2、用第三方 API 接入又如何？

有些企业想着用第三方 API 接入，可这也不是个省心的办法，同样有不少问题：

1. 费用 “蹭蹭涨”：长期处理大量数据的话，调用第三方 API 的费用可不低，日积月累下来，是一笔不小的开支。
2. 调用受限 “很闹心”：好多第三方平台对调用次数、频率都有限制。要是调用太频繁，就可能被限制使用，甚至直接没法用了，这对业务开展影响可太大了。
3. 数据安全 “埋隐患”：虽说第三方平台会做安全加密，但毕竟是把自家数据交给别人处理，数据在传输过程中，还是有可能被窃取。要是涉及敏感数据，真的让人提心吊胆。

3、公网服务和本地部署怎么选？

从多个维度对比公网服务和本地部署，能帮你做出更合适的决策。

1. 成本：长期使用，本地部署 “更划算”

私有化部署的总成本里，一般硬件采购占 28%，但运维人力、电力消耗、安防升级这些间接支出，占比超过 50%。

不过，当企业日均 API 调用量超过 5 万次时，本地部署的边际成本就开始比云端支出低啦。而且 DeepSeek 是开源的，企业能自己优化模型，长期运营成本还能再降低。要是企业业务需求稳定，长期都要用，那平均下来，私有化部署在成本方面更有优势。

2. 数据安全性：本地部署 “安全感满满”

本地部署可以直接处理客户敏感信息，像身份证号、病历这些。但用官网的话，就得先脱敏处理，把敏感信息替换成 “***”。另外，官网数据要是跨境传输，还可能违反《数据安全法》里中国境内数据本地化的规定。而且在金融（银保监会监管）、医疗（HIPAA 标准）这些强监管行业，本地部署更能满足合规要求。所以，要是企业对数据反馈速度、稳定性、隐私性要求高，选本地部署准没错。

3. 决策：“因材施教” 很重要

• 短期 / 中小型企业：业务量没那么大，使用频率也不算高，选公网服务就行，前期投入小，还灵活方便。
• 长期 / 中大型企业：业务稳定，数据处理需求大，对成本控制和数据安全要求高，本地部署是更好的选择。
• 数据安全敏感型企业：为了保护敏感数据，肯定得选本地部署，这样才能放心开展业务。

4、企业该部署哪个版本？

DeepSeek - R1 有多种版本，名称后的数字（如1.5B、7B、14B）代表参数量。不同版本的模型，差别可不小：从 1.5B 到 671B，每个版本的计算能力与生成质量都比前一个有明显提升，越高的版本生成的文本越来越自然、流畅，处理复杂上下文和细节的能力也越来越强。70B 和 671B 版本生成的文本，几乎能和人工写的媲美了。各版本模型所需硬件要求如下：

• 简单任务：要是只是做简单的文本处理、学习，或者搞小型项目，1.5B 和 7B 就够用啦，性价比超高。
• 高质量文本生成 / 大规模数据处理：要是想生成高质量文本，或者处理大规模数据，14B 及以上的型号会更合适，能满足你的高要求。
• 科研 / 企业级应用：科研工作或者企业级应用对性能要求极高，32B、70B 甚至 671B 的型号，能提供超强的处理能力，绝对是不二之选。

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那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？老师啊，我自学没有方向怎么办？老师，这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！当然这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

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