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2026-09-07 11:21:54 +08:00

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DeepSeek / 千问私有化部署方案（汇报稿）

文档用途：供管理层决策
建议结论：在现有 DeepSeek API 用量较大的前提下，启动私有化推理；优先采用阿里云 GPU 部署，暂不采购自有服务器；运行 1～3 个月后根据真实利用率与成本，再评估是否自购硬件。

一、背景与问题

1.1 现状

业务侧已接入 DeepSeek API，能力可用、上线快。
当前用户规模较大，调用量大、API 费用持续升高。
推理能力完全依赖外部 API，在成本可控性、容量规划、服务稳定性、数据与调用链路管控方面，对业务扩张形成压力。

1.2 要解决的问题

问题	说明
成本	大流量下按 Token 计费，费用随业务线性上涨，难以封顶
可控	限流、峰值、模型版本切换不完全由己方掌控
稳定	高峰期依赖外部服务可用性
合规与管控	需进一步强化调用链路、日志审计与内网隔离能力（按公司要求落地）

1.3 本次决策范围

本次方案只决策「大模型推理层」如何私有化，不改变现有业务系统与知识库/RAG 的主体架构；通过兼容 OpenAI 风格接口，实现从 API 到私有推理的平滑切换。

二、建设目标与原则

2.1 目标

降本：在同等业务量下，使推理成本相对纯 API 可测算、可优化、可封顶。
可控：推理服务部署在我方可控环境（优先阿里云 VPC），扩缩容与限流自主。
稳妥：先小步验证效果与成本，再决定是否加大投入（含自购服务器）。
可切换：保留 API 作为备份或高峰溢流，降低单点风险。

2.2 原则

效果达标优先于上满血大模型：优先选用可稳定支撑业务的开源模型档位，避免一上来上旗舰 MoE。
先云后机：先阿里云 GPU 验证，再评估自购。
分阶段投入：试点 → 放量 → 复盘 → 决定是否买机。
业务与数据自管：应用、知识库、权限与审计仍由我方掌控。

三、方案对比（领导决策核心）

维度	方案 A：继续纯 API	方案 B：阿里云 GPU 私有化（推荐）	方案 C：自购服务器私有化
成本形态	按量，流量越大越贵	包月/按量，可规划上限	一次性大额 CapEx + 电费运维
初期投入	低	中（租用 GPU）	高（常达百万级）
上线周期	已具备	快（通常数周级）	慢（采购+机房+调通）
扩缩容	受厂商配额影响	灵活	受已购容量限制
运维复杂度	低	中	高
硬件贬值风险	无	无（云侧承担）	高（GPU 迭代快）
数据与网络管控	相对弱	VPC 内可控，满足多数企业要求	物理隔离最强
适合阶段	小流量或过渡	当前推荐主路径	长期打满且有机房与团队后再议
综合风险	成本失控风险上升	最低	采购与运维风险最高

四、推荐实施路径（分阶段）

阶段一（试点，4～6 周）
  阿里云 VPC 内部署推理服务（vLLM 等）
  → 对接现有业务 / RAG
  → 小流量灰度，对比效果与延迟

阶段二（放量，1～2 个月）
  按业务峰值扩容
  → 统计 GPU 利用率、月度费用、与原 API 费用对比
  → API 保留为备份 / 高峰溢流

阶段三（决策复盘）
  若利用率长期偏高且云成本仍有优化空间
  → 评估包年 / 竞价实例 / 是否自购服务器
  若负载波动大
  → 继续云上弹性，不急于买机

五、技术选型建议（精简）

5.1 模型选型策略

档位	适用	说明
推荐试点	Qwen3.8-27B 或同级 14B～32B；或 DeepSeek 蒸馏版 / V4-Flash 级	单机或少量 GPU 即可，中文与企业问答场景性价比高
增强档	DeepSeek V4-Flash 等同级 MoE	推理更强，显存与卡数要求更高
旗舰档	DeepSeek V4-Pro / 超大规模 MoE	效果接近顶级，但成本与运维显著上升，不建议一期上

说明：开源方面 DeepSeek 已至 V4 系列，千问已至 Qwen3.8 等；一期以「够用、稳定、可运维」为准，用业务评测集验收，再决定是否升级档位。

5.2 部署形态

基础设施：阿里云 GPU 实例（按业务量选择 1 卡起，不足再扩）。
推理引擎：vLLM / SGLang 等，对外提供 OpenAI 兼容 API。
网络：部署于公司阿里云 VPC，业务内网调用；按需配置安全组、访问密钥、审计日志。
应用侧：现有调用 DeepSeek API 的代码改为指向私有 Endpoint（改 Base URL / Key 即可），切换成本低。

5.3 逻辑架构（示意）

用户 / 业务系统
       │
       ▼
┌──────────────────┐
│  应用 / RAG / 知识库 │  ← 继续自管（权限、语料、审计）
└────────┬─────────┘
         │ 内网调用（OpenAI 兼容）
         ▼
┌──────────────────┐
│ 阿里云 VPC 推理集群  │  ← 开源模型 + vLLM（一期主路径）
│ （可扩缩容）          │
└────────┬─────────┘
         │ 备份 / 溢流（可选）
         ▼
┌──────────────────┐
│ DeepSeek 等公有 API │  ← 保留兜底
└──────────────────┘

六、成本说明（汇报口径）

精确数字依赖近 1～3 个月 API 账单与压测结果；以下为决策用口径，实施前用真实账单校准。

6.1 成本结构对比

项目	纯 API	阿里云 GPU 私有化	自购服务器
主要支出	Token 费用	GPU 实例费 + 少量云资源	整机采购 + 机房电费 + 运维人力
费用特点	随调用量上升	相对固定（可包月）	前期极高，后期边际低
回本逻辑	—	当月费稳定低于 API 即阶段成功	需长期高利用率（常见需 18～36 个月视角）

6.2 一期（云上）费用关注点

GPU 规格与数量（由并发、上下文长度、模型大小决定）。
是否 7×24；闲时可缩容则更能降本。
存储（模型权重）、带宽、监控等占比较小，主成本在 GPU。

6.3 与自购的粗算关系（经验法则）

负载波动大、仍在增长：云更合算。
集群长期打满（例如利用率持续很高）且已有机房与运维：再评估自购。
用量大 ≠ 立即买机合算；用量大只说明应离开「纯 API」，一期落点仍是云上私有化。

6.4 建议向财务/领导同步的验收指标

私有化后单位调用成本 vs 原 API。
GPU 平均 / 高峰利用率。
业务侧 成功率、P95 延迟、用户满意度（或内部评测分）。

七、风险与应对

风险	影响	应对
开源模型效果不及当前 API	业务体验下降	灰度对比评测；不达标则换更强档或保留 API 主路径
并发评估不足导致排队	高峰变慢	压测定容；弹性扩容；API 溢流
运维能力不足	故障恢复慢	选型托管/标准镜像；监控告警；保留 API 兜底
过早自购硬件	资金沉淀、卡闲置、换代贬值	一期明确不买机；用 1～3 个月数据再决策
合规与数据要求升级	架构需调整	VPC、加密、审计预留；极端离线需求单独立项

八、实施计划（建议）

阶段	周期（参考）	主要工作	产出
准备	1 周	梳理 API 用量与峰值；确定试点模型与成功标准	用量基线、验收标准
部署	1～2 周	阿里云 GPU + 推理服务 + 安全与监控	可用 Endpoint
对接	1 周	业务/RAG 灰度切换	小流量跑通
验证	2～4 周	效果、性能、成本对比	对比报告
放量	持续	按比例切流；优化规格	稳定运行
复盘	试点后 1 次	是否扩容、是否包年、是否启动自购评估	二期建议

人员：业务/产品 1 人（验收）+ 研发 1～2 人（对接与部署）+ 运维/云资源协同；无需一期组建大型机房团队。

九、请领导决策的事项

同意启动一期：基于阿里云 GPU 的 DeepSeek/千问开源模型私有化试点。
同意一期不采购自有 GPU 服务器；自购纳入二期，依据利用率与成本复盘再议。
同意保留现有 DeepSeek API 作为备份/溢流，保证切换期业务连续。
授权按试点范围申请云资源预算（具体金额根据选定卡型与并发在立项时详算）。
明确验收标准：成本、效果、稳定性三类指标达标后再扩大切流比例。

十、一句话结论

在用户规模与 API 用量已经较大的现实下，私有化有必要；但为控制风险与避免硬件沉没成本，应优先在阿里云上建设可控的私有推理服务，用 1～3 个月真实运行数据证明降本与稳定之后，再决定是否自购服务器。

附件（可选，汇报时可口头补充）

近 1～3 个月 DeepSeek API 费用与调用量曲线（需业务侧提供）
试点模型评测题集与打分表
阿里云 GPU 规格与报价区间（按当时官网/商务询价更新）
灰度切流与回滚预案

文档版本：汇报稿 v1 | 策略取向：云上私有化优先，自购二期评估

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