16｜算力（二）：私有化部署大模型到底有多贵？

1. 企业希望使用大模型对内部业务数据进行分析，但担心数据安全问题，因此无法将业务数据直接发送给模型厂商。 2. 私有化部署开源模型可以保障数据安全，使企业能够自由地将大语言模型与企业数据库、业务接口集成在自己的AI产品中。 3. 在云端私有化部署模型时，需要根据模型参数量计算所需显存资源，并选择相应的GPU卡型号。 4. GPU芯片的核心参数包括显存、计算速度、GPU带宽，不同精度的要求会影响计算速度。 5. 模型部署所需的显存空间主要用于加载模型参数，需要根据模型参数量计算选择所需的GPU卡型号。 6. 计算模型推理能力成本时，需要考虑模型参数量、GPU卡型号和租赁单价。 7. 模型微调成本是按次数计算的，包括计算所需GPU显存、微调所需计算时长和云资源租赁价格。 8. 自采硬件私有化部署的成本计算步骤类似于云端私有化部署，需要根据模型大小计算显存需求，并选择对应的GPU型号。 9. 在实际预估成本时，需要参考方法而不是直接使用网络公开价格。 10. 在进行算力成本预算报告时，需要分别计算使用云端资源私有化部署和自采硬件私有化部署的推理成本和微调成本。