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一、引言：部署只是起点，平台才是终局

在过去一年，大语言模型的飞速发展推动了AI生产力浪潮。越来越多企业开始探索将开源大模型（如DeepSeek、ChatGLM、Qwen等）私有化部署，将其纳入企业内部的数据系统与业务系统中，赋能智能客服、知识问答、文档理解、内容生成等场景。

然而，“部署成功”并不等于“落地成功”。

在工程实践中我们发现，模型部署的门槛正在降低，但企业能否构建一个真正稳定、安全、可复用、可治理的大模型平台，才是AI落地的关键分水岭。

本文将围绕“从单点模型部署，到平台化能力建设”的演进路径，剖析企业如何构建适配自身业务、具备长期演化能力的云原生大模型平台。

二、大模型平台化的三个阶段

我们观察了数十家企业和组织在大模型部署方面的实践，总结出以下三个典型阶段：

1. 初级阶段：模型部署 = 单点能力

特征：使用开源模型，单机推理；通过脚本或 REST API 暴露调用接口；
场景：内部测试、原型验证（POC）为主；
问题：难以支撑并发、高延迟；模型版本不可控；难以监控和追溯；

2. 进阶阶段：模型服务 = 工程化组件

特征：模型接入服务框架（如vLLM/TGI），部署到容器平台（Docker/K8s）；
场景：业务系统接入AI接口，进行问答、摘要、改写等操作；
优势：具备接口规范、部署标准、基础运维；
问题：服务碎片化，业务方理解门槛高；治理机制不健全；

3. 平台阶段：模型能力 = 企业AI中台

特征：统一模型注册、调用、版本管理；支持权限控制、日志审计、调用统计；
场景：企业内部“AI即服务”平台，业务系统通过API调用AI能力；
优势：能力标准化、可复用、可管可控；
难点：平台架构设计、能力抽象与数据治理要求高；

三、平台架构设计：从技术栈到能力分层

构建一个“平台化”的大模型系统，不仅仅是部署几个模型，更是对 “模型能力、服务能力、治理能力” 进行抽象和集成。

架构核心理念：能力即服务

我们建议采用如下三层平台架构设计：

┌──────────────────────────────┐ │ 上层业务应用层 │ │ 智能客服 / 文档处理 / 数据分析 │ └──────────────────────────────┘ ┌──────────────────────────────┐ │ 中间能力服务层 │ │ ◉ 模型推理服务（vLLM/TGI） │ │ ◉ AI服务网关（FastAPI/Kong） │ │ ◉ 内容过滤 / 会话控制 │ └──────────────────────────────┘ ┌──────────────────────────────┐ │ 底层基础设施层 │ │ 容器编排 / GPU调度 / 存储系统 │ │ Prometheus + Grafana监控 │ └──────────────────────────────┘

能力抽象模块

模块	说明
模型管理中心	支持模型注册、上线、灰度发布、回滚等
调用服务网关	标准化API接口，屏蔽底层模型差异
多租户访问控制	支持组织/角色/用户多级权限隔离
日志与审计系统	记录调用请求、输出内容、错误追踪
成本与资源监控系统	统计每个模型/用户的调用量、GPU使用率
微调与知识注入接口	提供LoRA/RAG接口接入机制

四、治理能力构建：从可调用到可控

1. 模型生命周期治理

企业模型管理必须支持从“下载→上线→调用→下线”的完整流程：

模型注册：支持本地/远程模型上传与元信息管理；
版本管理：记录模型参数、来源、发布日志；
灰度上线：支持按用户组、请求比例灰度推理；
模型下线：支持强制停止、历史调用回溯；

2. 调用行为管控

请求限流：防止恶意调用或模型被刷；
参数约束：对 temperature/top_p 设定默认与上限；
风险提示：对生成内容自动添加免责声明；
日志审计：支持关键操作溯源（如敏感词命中、token超限等）；

3. 内容安全与输出合规

敏感词过滤：多语言支持，基于关键词/正则表达式；
意图识别：识别是否为越权提问、提示注入攻击；
输出拦截机制：模型输出需通过审查规则后才可返回；
白名单内容发布：仅允许返回特定领域/语料生成结果；

五、多模型协同与资源优化

随着业务多样化，企业通常需要支持多个模型并存（如 DeepSeek 用于通用场景，ChatGLM 用于中文任务，Qwen 用于编程建议等）。

平台需支持：

能力	实现方式
模型路由选择	按任务类型或用户选择后端模型
GPU资源动态分配	利用 Kubernetes GPU scheduler
Token用量与调用统计	构建 token accounting 模块
模型热更新与缓存机制	避免模型频繁重启加载权重

六、平台赋能业务：能力标准化、场景模块化

一个成熟的大模型平台，最终目标是为业务系统提供标准化、可组合的AI能力服务。以下为典型实践模式：

能力粒度：从基础能力到组合服务

粒度	示例	接入方式
基础能力	文本续写、摘要、改写、翻译、分类	API调用
场景能力	智能问答、文档助手、知识搜索	SDK封装
组合服务	客服机器人、舆情分析系统	与业务系统融合