最近，很多用戶都在私有化部署“DeepSeek大模型一體機”，
并且已經上線跑起來了，
大家都知道，插滿GPU的DeepSeek大模型一體機不便宜，少則十幾萬，滿血版的都是百萬起、甚至大幾百萬。
一體機上線之后，效果到底怎么樣？
這錢花得值不值？
值不值，不能光靠感覺
需要從多個維度進行評估！
為啥有人氣懵了，有人贏麻了？今天我們就來說道說道↓
就像我們看一輛車好不好，先看它跑得快不快。
▌極限總吞吐（TPS）
也就是每秒最高能處理多少個Tokens。
比如，有的一體機極限吞吐量是8000Token/s，有的則是3000Token/s，說明性能差距翻了兩三倍。
這有硬件的原因，也有軟件優(yōu)化的原因。
理論上講，極限吞吐越高，越好。這代表了一臺一體機的上限。
▌響應速度
說白了就是用戶點一下，大模型多久能給出答案。
這個主要看兩個指標：TTFT（首Token延遲）和TPOT（單Token生成時長）。
前者代表了用戶發(fā)出請求到大模型吐一個字所需要的時間。后者則決定了模型持續(xù)生成內容的效率。
這點一定要注意，嘿嘿，前端的同事和領導們能直接感知到哦，是爽還是卡~
▌并發(fā)能力
能同時處理多少個用戶請求，而不崩、不卡、不掉線。
比如，原來能撐500人同時用，現在1000個人用，會不會卡？
并發(fā)能力是判斷大模型服務“能不能上生產”的核心標準之一。
▌多場景性能體驗
花大價錢買的一體機，可不是光拿來玩聊天的。
目前市面上秀出來的一體機性能，主要是極限吞吐，一般是模擬1k上下文長度的聊天會話場景，通過增大并發(fā)來獲得極限吞吐。
而在企業(yè)場景，還需要看比如知識庫、翻譯、文章解讀、代碼生成等場景的具體體驗。
所以，選購的時候，最好讓供應商也提供相應場景的測試數據。（序列長度/并發(fā)量/TPOT/TTFT/TPS）
買設備不是“一錘子買賣”，還要看未來能不能靈活擴展、平滑升級。
別一買進入“鎖死架構”。
▌能否支持多種模型同時跑
能不能同時跑多個模型，如 DeepSeek、QwQ、Llama等，不被框架或資源限制??？
▌能否平滑支持集群部署
都說單機版跑DeepSeek，由于并行限制導致性能無法跑到最佳。
那么手里的一體機，未來擴展成多機、集群，有沒有硬傷，多機互聯有沒有瓶頸？
單機的優(yōu)化和多機的優(yōu)化，區(qū)別很大，軟件上能不能快速適應，把那些PD分離、EP并行的玩法都加上。
▌配套AI開發(fā)工具鏈到底有沒有坑？
一體機硬件重要，配套的AI工具鏈同樣重要。
是不是把Dify套了殼，就說是自研？
那可以要小心了，別被人家發(fā)了律師函。
▌是否支持模型熱部署與快速切換
不重啟系統、不停服務的情況下，能隨時切換模型、加載新模型，讓系統“熱著”也能換腦子！
“后臺更新、前臺無感知”，這很重要！
決定了你能不能“放心大膽”地，折騰模型、迭代模型、可控交付、持續(xù)交付。
▌是否具備一套完善監(jiān)控和運維機制
能把GPU、內存、延遲、模型狀態(tài)這些關鍵指標都監(jiān)起來，運維才不抓瞎。
出現宕機、推理失敗、死鎖、內存溢出等問題，有沒有告警機制？
當然，上面這兩點，在一體機采購之前，就可以進行評估、質詢、測試，然后綜合評定，理智避坑。
接下來的，就沒那么好判斷了↓
錢花得值不值？
對業(yè)務有沒有幫助？老板最關心！
這才是大模型上線后最核心的評估目標！
技術再強，不能推動業(yè)務增長也白搭。
▌員工人均效率是否提升？
比如，之前一件工作需要3天，現在需要6小時，人效ROI大幅上升。
▌是否能解決具體業(yè)務問題？
比如，用大模型搞合同審核，準確率提升到80%；用大模型搞招聘，人崗匹配準確率提升 30%..
▌業(yè)務指標，有提升嗎？
比如，公司的銷售轉化率、運營效率、客戶留存率提升了嗎？
說白了就是：能不能省錢或賺錢，回本快不快？
▌推理成本降了沒有？
比如，原來從外面調用API，每百萬Tokens要16元，私有部署后，綜合攤下來只要5元，長期就能省下一大筆。
▌整體投入產出比如何？
比如，花100萬部署，能不能在半年內通過效率提升或營收增長賺回來？
總之，大模型一體機項目，想要被老板和內部認可，
就看兩點：
第一，情緒價值拉滿
一家敢真金白銀投入大模型的企業(yè)，必然是有魄力，敢投、敢試、不落后，愿意走在行業(yè)前頭，而不是“落后挨打”。
內部企業(yè)員工也有自豪感，也會覺得：
“哇，我們公司可以啊，挺有前瞻性啊，干得漂亮”
第二，業(yè)務價值到位
指標亮了、效率高了、轉化率提了、成本省了——說明這事干得值，是真正為業(yè)務添了把火。
情緒上贏人心，業(yè)務上有正反饋
這，才是一體機項目真正的成功！
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