最近，很多用户都在私有化部署“DeepSeek大模型一体机”，

并且已经上线跑起来了，

大家都知道，插满GPU的DeepSeek大模型一体机不便宜，少则十几万，满血版的都是百万起、甚至大几百万。

一体机上线之后，效果到底怎么样？

这钱花得值不值？

值不值，不能光靠感觉

需要从多个维度进行评估！

为啥有人气懵了，有人赢麻了？今天我们就来说道说道↓

就像我们看一辆车好不好，先看它跑得快不快。

▌极限总吞吐（TPS）

也就是每秒最高能处理多少个Tokens。

比如，有的一体机极限吞吐量是8000Token/s，有的则是3000Token/s，说明性能差距翻了两三倍。

这有硬件的原因，也有软件优化的原因。

理论上讲，极限吞吐越高，越好。这代表了一台一体机的上限。

▌响应速度

说白了就是用户点一下，大模型多久能给出答案。

这个主要看两个指标：TTFT（首Token延迟）和TPOT（单Token生成时长）。

前者代表了用户发出请求到大模型吐一个字所需要的时间。后者则决定了模型持续生成内容的效率。

这点一定要注意，嘿嘿，前端的同事和领导们能直接感知到哦，是爽还是卡~

▌并发能力

能同时处理多少个用户请求，而不崩、不卡、不掉线。

比如，原来能撑500人同时用，现在1000个人用，会不会卡？

并发能力是判断大模型服务“能不能上生产”的核心标准之一。

▌多场景性能体验

花大价钱买的一体机，可不是光拿来玩聊天的。

目前市面上秀出来的一体机性能，主要是极限吞吐，一般是模拟1k上下文长度的聊天会话场景，通过增大并发来获得极限吞吐。

而在企业场景，还需要看比如知识库、翻译、文章解读、代码生成等场景的具体体验。

所以，选购的时候，最好让供应商也提供相应场景的测试数据。（序列长度/并发量/TPOT/TTFT/TPS）

买设备不是“一锤子买卖”，还要看未来能不能灵活扩展、平滑升级。

别一买进入“锁死架构”。

▌能否支持多种模型同时跑

能不能同时跑多个模型，如 DeepSeek、QwQ、Llama等，不被框架或资源限制住？

▌能否平滑支持集群部署

都说单机版跑DeepSeek，由于并行限制导致性能无法跑到最佳。

那么手里的一体机，未来扩展成多机、集群，有没有硬伤，多机互联有没有瓶颈？

单机的优化和多机的优化，区别很大，软件上能不能快速适应，把那些PD分离、EP并行的玩法都加上。

▌配套AI开发工具链到底有没有坑？

一体机硬件重要，配套的AI工具链同样重要。

是不是把Dify套了壳，就说是自研？

那可以要小心了，别被人家发了律师函。

▌是否支持模型热部署与快速切换

不重启系统、不停服务的情况下，能随时切换模型、加载新模型，让系统“热着”也能换脑子！

“后台更新、前台无感知”，这很重要！

决定了你能不能“放心大胆”地，折腾模型、迭代模型、可控交付、持续交付。

▌是否具备一套完善监控和运维机制

能把GPU、内存、延迟、模型状态这些关键指标都监起来，运维才不抓瞎。

出现宕机、推理失败、死锁、内存溢出等问题，有没有告警机制？

当然，上面这两点，在一体机采购之前，就可以进行评估、质询、测试，然后综合评定，理智避坑。

接下来的，就没那么好判断了↓

钱花得值不值？

对业务有没有帮助？老板最关心！

这才是大模型上线后最核心的评估目标！

技术再强，不能推动业务增长也白搭。

▌员工人均效率是否提升？

比如，之前一件工作需要3天，现在需要6小时，人效ROI大幅上升。

▌是否能解决具体业务问题？

比如，用大模型搞合同审核，准确率提升到80%；用大模型搞招聘，人岗匹配准确率提升 30%..

▌业务指标，有提升吗？

比如，公司的销售转化率、运营效率、客户留存率提升了吗？

说白了就是：能不能省钱或赚钱，回本快不快？

▌推理成本降了没有？

比如，原来从外面调用API，每百万Tokens要16元，私有部署后，综合摊下来只要5元，长期就能省下一大笔。

▌整体投入产出比如何？

比如，花100万部署，能不能在半年内通过效率提升或营收增长赚回来？

总之，大模型一体机项目，想要被老板和内部认可，

就看两点：

第一，情绪价值拉满

一家敢真金白银投入大模型的企业，必然是有魄力，敢投、敢试、不落后，愿意走在行业前头，而不是“落后挨打”。

内部企业员工也有自豪感，也会觉得：

“哇，我们公司可以啊，挺有前瞻性啊，干得漂亮”

第二，业务价值到位

指标亮了、效率高了、转化率提了、成本省了——说明这事干得值，是真正为业务添了把火。

情绪上赢人心，业务上有正反馈

这，才是一体机项目真正的成功！

 

 

 大模型&AI产品经理如何学习

求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们，来看看有哪些东西。

1.学习路线图

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方图片前往获取

3.技术文档和电子书 

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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