私有化部署的DeepSeek大模型一體機(jī)如何實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值？當(dāng)極限吞吐量從3000到8000Token/s拉開性能差距，合同審核準(zhǔn)確率提升80%、人崗匹配精準(zhǔn)度提高30%時(shí)，百萬tokens處理成本已從16元降至5元。選型需看性能指標(biāo)、場景實(shí)測、擴(kuò)展?jié)摿?，更要算清半年?nèi)能否通過效率提升收回百萬投入——這才是衡量技術(shù)投資成敗的終極標(biāo)尺。

近期，眾多用戶紛紛選擇私有化部署“DeepSeek大模型一體機(jī)”，并已成功上線運(yùn)行。然而，我們也清楚，這類配備多張GPU的DeepSeek大模型一體機(jī)價(jià)格不菲，入門級產(chǎn)品已達(dá)十幾萬，而頂級配置更是高達(dá)百萬甚至數(shù)百萬。一體機(jī)部署后，其實(shí)際效果如何？是否物超所值？這不僅僅是一個感覺問題，更需要從多個角度進(jìn)行深入評估。為何有的用戶贊不絕口，而有的卻感到失望？接下來，讓我們一起探討這個問題。

1、大模型一體機(jī)評估

性能評測

• 硬件性能：采用高性能GPU等硬件加速計(jì)算，如聯(lián)想問天wa5480g3 ai服務(wù)器搭載曦云c500國產(chǎn)gpu的旗艦版deepseek訓(xùn)推一體機(jī)，實(shí)測671b滿血版模型在4k上下文、64并發(fā)時(shí)總吞吐量達(dá)1575.4tokens/s，每用戶實(shí)際可用吞吐為24.6tokens/s，在1024個用戶并發(fā)訪問的極限測試時(shí)，實(shí)現(xiàn)3725.1tokens/s的極限吞吐，滿足高并發(fā)需求?。
• 模型性能：DeepSeek大模型一體機(jī)中的模型在自然語言處理、圖像識別、數(shù)據(jù)分析等方面表現(xiàn)出色，能夠處理各種復(fù)雜的任務(wù)，并且在不斷優(yōu)化和更新中，如DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B模型推理性能達(dá)到國際主流GPU的110%-130%。
• 軟件優(yōu)化：通過深度融合GPU資源編排系統(tǒng)、企業(yè)級模型全生命周期管理平臺及智能體應(yīng)用框架，實(shí)現(xiàn)從基礎(chǔ)設(shè)施到業(yè)務(wù)場景的垂直穿透，提升整體性能和效率，降低企業(yè)落地門檻。

在評估大模型一體機(jī)的性能指標(biāo)時(shí)，需要關(guān)注極限吞吐量，它決定了機(jī)器的處理能力。評估大模型一體機(jī)的性能指標(biāo)時(shí)，我們首先需要考慮的是其性能指標(biāo)。類似于我們評價(jià)一輛車的優(yōu)劣，首先會關(guān)注其加速性能，一體機(jī)的性能同樣可以通過其極限總吞吐量（TPS）來衡量，即每秒能夠處理的最大Token數(shù)量。

例如，某些一體機(jī)的極限吞吐量可能高達(dá)8000Token/s，而另一些則可能僅為3000Token/s，這反映了性能上的顯著差異。這種差異既與硬件配置有關(guān)，也受到軟件優(yōu)化程度的影響。從理論上講，極限吞吐量越高，一體機(jī)的性能就越優(yōu)越，這也代表了一體機(jī)能夠處理的最大工作量。

響應(yīng)速度，簡而言之，就是用戶發(fā)起請求后，大模型需要多長時(shí)間才能給出答案。響應(yīng)速度主要受TTFT和TPOT影響，影響用戶體驗(yàn)流暢與否。這一指標(biāo)主要受到兩個因素的影響：TTFT（首Token延遲）和TPOT（單Token生成時(shí)長）。TTFT衡量的是從用戶發(fā)出請求到模型開始輸出內(nèi)容所需的時(shí)間，而TPOT則反映了模型在持續(xù)生成內(nèi)容時(shí)的效率。需要注意的是，響應(yīng)速度直接影響到用戶的使用體驗(yàn)，無論是前端的同事還是領(lǐng)導(dǎo)，都能直觀地感受到這種影響，是流暢還是卡頓，一目了然。

并發(fā)能力，即大模型能夠同時(shí)處理多少個用戶請求，而不出現(xiàn)崩潰、卡頓或掉線的情況。大模型的并發(fā)能力決定了其在高用戶量情況下的穩(wěn)定性和可用性。這一指標(biāo)至關(guān)重要，因?yàn)樗苯記Q定了模型在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中的可用性和穩(wěn)定性。例如，一個模型原本只能支撐500人同時(shí)使用，但當(dāng)有1000人同時(shí)使用時(shí)，是否還能保持流暢，不出現(xiàn)任何問題？這正是衡量大模型服務(wù)能否真正投入生產(chǎn)的核心標(biāo)準(zhǔn)之一。

購買的一體機(jī)，其性能不僅應(yīng)滿足極限吞吐需求，更要能在多種場景下表現(xiàn)出色。當(dāng)前市場上展示的一體機(jī)性能，往往局限于模擬1k上下文長度的聊天會話，雖然通過增加并發(fā)量可以獲得較高的極限吞吐，但這并不足以反映其在企業(yè)環(huán)境中的真實(shí)表現(xiàn)。除極限吞吐外，還需在各種場景下測試大模型以確保其實(shí)際表現(xiàn)。

功能評測

• 模型部署與管理：支持多種模型的靈活部署和切換，方便企業(yè)根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇不同規(guī)模的模型，同時(shí)提供易用的管理界面和自動化運(yùn)維工具，降低運(yùn)維成本，如預(yù)裝DeepSeek全系列模型，支持模型“熱插拔”切換。
• 應(yīng)用場景支持：具備豐富的應(yīng)用場景，如金融領(lǐng)域的信貸風(fēng)控、客戶服務(wù)，醫(yī)療領(lǐng)域的病歷分析、輔助診斷，教育領(lǐng)域的個性化學(xué)習(xí)、智能輔導(dǎo)等，能夠在多個行業(yè)中發(fā)揮作用，滿足企業(yè)的多樣化需求?。
• 開發(fā)與定制：提供完善的開發(fā)工具和接口，方便企業(yè)進(jìn)行二次開發(fā)和定制，打造符合自身業(yè)務(wù)特點(diǎn)的智能應(yīng)用，如預(yù)置海量智能體配置模板、行業(yè)解決方案模板以及多種插件，支持零代碼構(gòu)建各種能力。

在企業(yè)實(shí)際運(yùn)營中，一體機(jī)還需要應(yīng)對知識庫查詢、翻譯、文章深度解讀、代碼生成等多種復(fù)雜場景。因此，在選購時(shí)，務(wù)必要求供應(yīng)商提供各場景下的詳細(xì)測試數(shù)據(jù)，以確保所選一體機(jī)能夠滿足實(shí)際需求。購買一體機(jī)并非一次性交易，其未來能否靈活擴(kuò)展和順暢升級同樣重要。評估是否能支持多模型同時(shí)運(yùn)行，以及能否實(shí)現(xiàn)集群部署。避免陷入“鎖死架構(gòu)”的困境，確保所選設(shè)備能支持多種模型的同時(shí)運(yùn)行，例如DeepSeek、QwQ、Llama等，不受框架或資源限制。

數(shù)據(jù)安全與隱私評測

• 本地部署優(yōu)勢：一體機(jī)可部署在企業(yè)本地，確保數(shù)據(jù)存儲和處理都在企業(yè)內(nèi)部完成，有效避免數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)，滿足金融、醫(yī)療、政務(wù)等對數(shù)據(jù)安全要求較高的行業(yè)的合規(guī)需求。
• 訪問控制與權(quán)限管理：提供嚴(yán)格的訪問控制和權(quán)限管理系統(tǒng)，企業(yè)可以根據(jù)不同部門、角色設(shè)置相應(yīng)的權(quán)限，確保數(shù)據(jù)的安全性和保密性，防止未經(jīng)授權(quán)的訪問和操作。

易用性評測

• 開箱即用：無需復(fù)雜的基礎(chǔ)架構(gòu)搭建和模型訓(xùn)練過程，企業(yè)購買后可快速完成部署，直接使用，大大縮短了項(xiàng)目上線周期，降低了技術(shù)門檻和人力成本，如聯(lián)想僅用一個月便交付千余臺預(yù)裝DeepSeek的AI一體機(jī)。
• 操作界面友好：提供直觀、簡潔的操作界面，方便企業(yè)用戶進(jìn)行操作和管理，無需專業(yè)的技術(shù)背景，即可完成模型調(diào)用、任務(wù)配置等工作，提高工作效率和用戶體驗(yàn)。

此外，單機(jī)版運(yùn)行DeepSeek時(shí)，會受到并行處理的限制，從而影響性能的充分發(fā)揮。因此，考慮未來將一體機(jī)擴(kuò)展為多機(jī)或集群時(shí)，必須關(guān)注是否存在技術(shù)障礙，以及多機(jī)互聯(lián)時(shí)是否會遇到瓶頸。此外，單機(jī)優(yōu)化與多機(jī)優(yōu)化的差異不容忽視，軟件系統(tǒng)能否迅速適應(yīng)這些變化，實(shí)現(xiàn)PD分離、EP并行等高級功能，也是評估一體機(jī)性能的重要指標(biāo)。

配套AI工具鏈的成熟度和穩(wěn)定性是其性能的重要保證。一體機(jī)的硬件基礎(chǔ)固然重要，但與之相配套的AI開發(fā)工具鏈同樣關(guān)鍵。在評估一體機(jī)性能時(shí)，我們不得不考慮工具鏈?zhǔn)欠癯墒臁⒎€(wěn)定，是否能夠有效地支持AI應(yīng)用的開發(fā)、訓(xùn)練與部署。此外，對于聲稱自研卻可能存在侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)的開發(fā)工具，我們更需保持警惕，以免陷入不必要的法律糾紛。

成本評測

• 硬件成本：雖然一體機(jī)的硬件設(shè)備需要一定的投資，但相比自行搭建大規(guī)模的計(jì)算集群和數(shù)據(jù)中心，其成本相對較低，且能夠滿足企業(yè)對高性能計(jì)算和存儲的需求，如單臺八卡的機(jī)器可運(yùn)行滿血版DeepSeek，成本一百多萬。
• 運(yùn)營成本：降低企業(yè)的運(yùn)營成本，包括電費(fèi)、機(jī)房維護(hù)費(fèi)用等，同時(shí)通過自動化運(yùn)維和管理工具，減少人工干預(yù)，提高運(yùn)維效率，進(jìn)一步降低運(yùn)維成本。

監(jiān)控與運(yùn)維體系的完善能有效應(yīng)對突發(fā)狀況。一個高效的監(jiān)控和運(yùn)維體系至關(guān)重要，它能實(shí)時(shí)追蹤GPU、內(nèi)存、延遲以及模型狀態(tài)等核心指標(biāo)，確保運(yùn)維人員能夠及時(shí)應(yīng)對潛在問題。在遇到宕機(jī)、推理失敗、死鎖或內(nèi)存溢出等突發(fā)狀況時(shí)，系統(tǒng)是否具備有效的告警機(jī)制？

當(dāng)然，在一體機(jī)采購之前，我們可以對上述提到的監(jiān)控與運(yùn)維體系等關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行全面的評估、質(zhì)詢和測試，以確保做出明智的決策，避免潛在風(fēng)險(xiǎn)。然而，當(dāng)大模型正式上線后，我們面臨的新挑戰(zhàn)是如何評估其實(shí)際效果。畢竟，對于企業(yè)而言，最關(guān)心的是投入的資金是否物有所值，以及這些技術(shù)改進(jìn)是否真正推動了業(yè)務(wù)的增長。

2、業(yè)務(wù)與效益評估

簡而言之，就是看大模型的應(yīng)用是否能帶來經(jīng)濟(jì)效益，以及回報(bào)周期的長短。

實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值的方式

• 提高效率：如在金融領(lǐng)域，工商銀行引入DeepSeek大模型構(gòu)建“工小審”信貸風(fēng)控助手后，對公信貸審批效率飆升50%，平均審批時(shí)間縮短至7.5個工作日；江蘇銀行打造的智能合同質(zhì)檢系統(tǒng)，使合同質(zhì)檢識別準(zhǔn)確率躍升至96%，響應(yīng)速度提升20%，每份合同平均審核時(shí)間縮短至半天以內(nèi)。
• 提升服務(wù)質(zhì)量：在客戶服務(wù)方面，如工商銀行的遠(yuǎn)程銀行助手“工小慧”，借助DeepSeek大模型的自然語言理解能力，能精準(zhǔn)識別客戶問題并提供個性化解答，使客戶咨詢滿意度躍升至98.6%，重點(diǎn)業(yè)務(wù)通話時(shí)長顯著壓降10%。
• 增強(qiáng)決策能力：DeepSeek大模型一體機(jī)能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，為企業(yè)提供更準(zhǔn)確的市場預(yù)測、風(fēng)險(xiǎn)評估等信息，幫助企業(yè)做出更明智的決策，如在醫(yī)療領(lǐng)域，可根據(jù)患者數(shù)據(jù)預(yù)測疾病風(fēng)險(xiǎn)、治療效果等，為醫(yī)生制定治療方案提供參考。
• 創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式：為企業(yè)帶來新的業(yè)務(wù)模式和增長點(diǎn)，如在教育領(lǐng)域，利用大模型開發(fā)個性化的學(xué)習(xí)平臺和智能輔導(dǎo)工具，提升教學(xué)效果和學(xué)生學(xué)習(xí)體驗(yàn)，吸引更多學(xué)生和家長，拓展市場份額。
• 促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型：作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要支撐，集成各種先進(jìn)的技術(shù)和服務(wù)，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程自動化、智能化，提高企業(yè)的競爭力和創(chuàng)新能力，更好地適應(yīng)市場變化和客戶需求，如在制造業(yè)中，可用于生產(chǎn)過程的優(yōu)化、質(zhì)量檢測等環(huán)節(jié)，推動制造業(yè)的智能化升級。

評估大模型是否推動業(yè)務(wù)增長，提升人均效率及解決實(shí)際業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)。評估大模型的效果時(shí)，我們需要關(guān)注其是否能夠推動業(yè)務(wù)增長，這才是衡量技術(shù)價(jià)值的關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)。例如，原先某項(xiàng)工作需時(shí)三日，而今僅需六小時(shí)，員工人均效率顯著提升，從而實(shí)現(xiàn)了投資回報(bào)率的大幅增長。

以具體實(shí)例來說，通過應(yīng)用大模型進(jìn)行合同審核，準(zhǔn)確率得以大幅提升，達(dá)到80%；而在招聘領(lǐng)域，大模型的應(yīng)用也顯著提高了人崗匹配的精準(zhǔn)度，提升了30%。具體而言，通過大模型的應(yīng)用，公司的銷售轉(zhuǎn)化率、運(yùn)營效率以及客戶留存率是否有所改善？

關(guān)注成本降低與投資回報(bào)周期，以判斷經(jīng)濟(jì)性。再深入一點(diǎn)，我們還需要關(guān)注推理成本的降低情況。例如，過去從外部API調(diào)用服務(wù)，每處理百萬個tokens需要花費(fèi)16元，而通過私有部署后，綜合成本降低至5元，這將為企業(yè)帶來長期顯著的節(jié)省。

此外，整體投入產(chǎn)出比也是一個重要的考量因素。具體來說，企業(yè)投入100萬元進(jìn)行部署，是否能夠在半年內(nèi)通過效率提升或營收增長的方式收回成本？

3、評測報(bào)告和優(yōu)化建議

評測 DeepSeek 大模型一體機(jī)的核心邏輯：

1. 技術(shù)側(cè)：驗(yàn)證算力、模型效果、穩(wěn)定性，確保其支持業(yè)務(wù)需求。
2. 業(yè)務(wù)側(cè)：通過場景化測試和 ROI 計(jì)算，證明其比云服務(wù)或自建集群更優(yōu)。
3. 優(yōu)化側(cè)：持續(xù)迭代模型部署和工程架構(gòu)，最大化性價(jià)比。

輸出標(biāo)準(zhǔn)化報(bào)告

常見優(yōu)化方向

• 模型層面：

     a.量化（GPTQ/AWQ）降低顯存占用

     b.動態(tài)批處理（Dynamic Batching）提高吞吐

• 工程層面：

     a.使用 FlashAttention-2 加速 Attention 計(jì)算

     b.部署 Kubernetes 實(shí)現(xiàn)彈性伸縮

總之，要讓大模型一體機(jī)項(xiàng)目得到老板和內(nèi)部員工的認(rèn)可，項(xiàng)目需同時(shí)展現(xiàn)出情緒和業(yè)務(wù)價(jià)值，才能獲得整體認(rèn)可。具體來說，就是通過大模型一體機(jī)項(xiàng)目的實(shí)施，實(shí)現(xiàn)指標(biāo)的顯著提升、效率的大幅提高、轉(zhuǎn)化率的明顯增長以及成本的切實(shí)節(jié)省。這些正面的業(yè)務(wù)成果，將有力證明項(xiàng)目的價(jià)值，為業(yè)務(wù)發(fā)展注入新的活力。

本文轉(zhuǎn)載自??數(shù)字化助推器??  作者：天涯咫尺TGH