本地大模型部署最怕一句话：我想跑个大模型。
这句话太宽了。不同模型、不同硬件、不同使用场景，部署方案完全不一样。提前准备清楚，能少走很多弯路。
先明确使用场景
你是想本地聊天，还是做代码辅助，还是给团队内部服务调用？
你是个人使用，还是多人同时使用？
你更看重速度，还是回答质量，还是数据不出本地？
这些问题会影响模型选择和部署方式。
硬件信息必须先确认
最关键的是显卡和显存。
很多模型不是不能跑，而是跑起来很慢，或者需要量化版本。CPU、内存、硬盘空间也会影响体验。
建议提前整理：
- 操作系统
- CPU 和内存
- 显卡型号
- 显存大小
- 硬盘剩余空间
- 是否需要局域网访问
如果是 DGX Spark、工作站或服务器，还要确认远程访问方式和权限。
模型选择不要只看名气
Qwen、Llama、DeepSeek、Gemma 等模型都有不同版本。
参数越大不一定越适合你。模型太大，机器跑不动；模型太小，效果可能不够。还要看中文、代码、长上下文和工具调用等能力。
更现实的选择是按机器条件匹配合适模型，再做可用性测试。
部署不是下载完就结束
模型能启动，只是第一步。
还要确认推理速度、内存占用、接口调用、开机启动、访问权限和异常恢复。如果是团队使用，还要考虑多人并发和使用说明。
大模型代部署服务适合想在本机、工作站或服务器上跑本地大模型的人。它能根据机器配置和目标场景协助选型、部署和跑通。
常见问题
Q：没有独立显卡能不能部署？
可以尝试小模型或 CPU 运行，但速度和体验会受影响。要先明确可接受的速度。
Q：模型越大越好吗？
不一定。适合你的硬件和任务，比单纯参数大更重要。
Q：部署前最该发给服务方什么？
机器配置、目标模型、使用场景、系统信息和是否需要多人访问。