【技术干货】 【实战案例】基于鲲鹏云主机构建AI小模型推理实践

1. AI火热的大背景下，公共模型与私有模型的发展之路

在人工智能快速发展的当下，公共模型与私有模型正朝着不同但又相互补充的方向发展：

公共模型的发展趋势：

a) 性能持续提升与架构创新：公共模型将不断追求性能的提升，通过架构创新来实现智能和成本之间的平衡。如混合专家模型（MoE）架构已被广泛应用，未来会有更多类似的架构创新，使公共模型在处理不同任务时能更高效地激活部分参数，减少计算资源的浪费，提高推理效率。

b) 开源生态的繁荣与社区协作加强：开源公共模型的发展将更加迅速，像 Hugging Face 这样的平台将汇聚更多的开发者，他们会基于开源模型创建越来越多的衍生产品，推动公共模型在更多领域的应用和性能提升。社区协作也将加强，通过共享代码、交流心得，共同解决公共模型面临的问题，如安全性问题等。

c) 与私有模型融合互补：公共模型不会完全替代私有模型，而是与私有模型相互融合。企业可能会在一些通用任务上使用公共模型，而在涉及敏感数据或特定业务场景时，结合私有模型进行补充，通过构建生成式 AI “协调层”，调用完成任务的最佳模型。

私有模型的发展趋势：

a) 数据安全与隐私保护驱动增长：对于金融、医疗、政务等对数据安全和隐私保护要求较高的行业，私有模型将得到更广泛的应用。企业和机构会倾向于将 AI 系统部署在自有服务器上，确保敏感数据在内部处理和存储，避免数据泄露风险。

b) 定制化需求推动行业专用模型发展：企业为了更好地满足自身特定业务场景的需求，会越来越多地选择定制化的私有模型。通过结合自身的业务流程、数据特点等，对模型进行微调或重新训练，使私有模型在垂直领域的应用更加精准和高效，如按照品牌风格撰写广告文案、特定行业的数据分析等任务。

c) 降低成本与提高效率的技术探索：虽然私有模型的初始投资较大，但企业会不断探索降低成本和提高效率的方法。例如，采用更高效的硬件架构、优化模型训练和推理算法等，同时，随着技术的发展，一些开源的模型开发工具和框架也将为私有模型的建设提供更多的便利，降低开发和维护成本。

2. 基于鲲鹏云服务器构建普惠AI推理小模型

私有模型发展道路上的困难：

对于中小企业而言，在私有模型算力底座的搭建上正面临两难困境：若基于 GPU/NPU 卡自建，初始投入动辄数十万甚至上百万，成本门槛极高，对资金实力有限的中小企业构成沉重负担；而若转向公共模型，又因业务数据敏感（如客户信息、交易数据等），存在数据泄露风险，难以满足隐私保护需求。

更突出的矛盾在于，中小企业业务场景相对简单、团队规模有限，即便勉强承担成本搭建了私有算力底座，其实际业务对算力的需求往往远低于底座的承载能力，最终导致硬件资源闲置与资金投入的双重浪费，陷入 “不用公共模型怕泄密，自建私有模型又用不起、用不完”的困境。

开源技术栈 + 华为云能力：赋能鲲鹏云服务器快速构建专属 AI-Agent

通过深度集成开源技术栈与华为云核心服务能力，可助力客户基于鲲鹏云服务器，以快速、便捷的方式搭建专属 AI-Agent 解决方案，大幅缩短从方案设计到落地应用的周期。

具体落地层面，方案依托鲲鹏云稳定、高效的算力支撑，深度整合Ollama deepseek-r1:7b 模型与Dify 编排推理平台两大核心组件，为 AI 应用开发者打造了一套 “开箱即用” 的一站式开发环境。开发者无需投入大量精力进行底层技术适配与平台搭建，即可直接基于该环境完成模型调用、流程编排、功能调测等全环节操作，且整体方案具备高性价比优势，有效降低开发成本。

基于此环境，开发者能够轻松实现多样化知识问答类应用的全流程开发与落地，例如企业智能客服系统（自动响应客户咨询）、个性化教育助手（定制化答疑辅导）、专业领域知识库（如医疗、法律行业知识查询）等，高效满足不同场景下的 AI 应用需求。

鲲鹏 kX1 实例 + HCE OS：低成本承载 DeepSeek 7B 小模型推理

基于“鲲鹏 kX1 实例 + HCE OS”架构部署 DeepSeek 7B 小模型，可实现8 tokens/s 的推理性能。尽管相较于 GPU 实例，该性能在绝对数值上存在一定差距，但从实际业务场景出发，8 tokens/s 的吞吐速度完全能够满足智能问答类场景的交互需求 —— 无论是用户日常咨询、信息查询，还是基础问答服务，均能保障流畅的响应体验。

更核心的优势在于其极致的成本控制：方案起步成本仅需300 余元 / 月，大幅降低了小模型推理场景的落地门槛，为追求高性价比的客户（如中小企业、个人开发者）提供了一套兼顾性能与成本的优质解决方案，助力其以低投入快速实现 AI 能力的部署与应用。

基于鲲鹏云服务器的 7B/14B 小模型：低成本赋能 AI 实践与行业智能化

依托鲲鹏云服务器构建的 7B、14B 量级小模型，凭借 “轻量化部署 + 低门槛成本” 核心优势，精准覆盖两类核心用户群体，为不同场景下的 AI 应用落地提供高效解决方案：

一、赋能人工智能从业者，加速创意验证与技术实践

针对提示词工程师、AI 产品经理等 AI 领域从业者，该小模型可打造轻量化推理验证环境。其核心价值在于：

低成本启动：以每月百元级的起步成本，大幅降低个人技术实践门槛，无需承担高额硬件投入即可拥有稳定的模型运行环境；

高效兑现创意：搭配已完成调优的模型编排工具，从业者能快速将 AI 应用构想转化为可验证的原型，高效测试功能可行性、优化交互逻辑，实现 “小成本投入，大体验落地”，助力个人技术能力提升与创意迭代。

二、服务中小企业，推动行业场景智能化升级

面向驾校、律所等中小企业，该小模型可结合行业需求构建专属智能系统，解决企业数字化转型中 “成本高、落地难” 的痛点。

驾校场景：低成本搭建科目一、科目四智能学习系统，企业可根据学员规模灵活选择模型数量，起步投入低、资源粒度可控，既能精准匹配教学需求，又能有效控制预算，提升学员学习效率与驾校教学服务质量；

律所场景：集成专业法律知识库后，可快速构建自动法务咨询系统，实现常见法律问题的智能应答，减少人工咨询压力，降低企业人力成本，同时为客户提供 7x24 小时高效响应服务，提升律所服务效率与市场竞争力。

总结

人工智能的未来，绝不局限于模型本身的迭代优化，也不止于算力的单纯升级 —— 更关键的是基于模型的上层应用创新。这种创新需要成千上万的开发者与 AI 从业者共同探索，但当前高昂的入门成本，却在无形中阻碍了探索的脚步。而依托鲲鹏 CPU 算力构建的普惠 AI 推理开发平台，正为这一困境提供了破局之道：它以更低廉的成本，为开发者们提供了切实有效的实践载体，让更多人能够轻松迈入 AI 应用创新的门槛，释放创造力。