【大模型应用开发03】- 模型部署方案对比
2026/7/10 15:25:31 网站建设 项目流程

正式学习之前有一些前置条件
1,必须有javaweb开发基础。 2,必须掌握springboot 。 3,会使用mybatis和mybatisPlus。4,JDK17。 5,熟练使用Idea开发工具
进入正题,模型部署方案分云部署和本地部署,分别有什么优点和缺点,下面就详细说一下

云部署

优点:前期成本低,部署维护简单,弹性扩展,全球访问 缺点:数据隐私,网络依赖,长期成本高

本地部署

优点:数据安全,不依赖外部网络,长期成本低,高度定制 缺点:初始成本高,维护复杂,部署周期长

开放API

优点:‌前期成本极低‌,无需从零搭建对应服务的底层能力,直接调用公开接口即可快速实现功能,大幅降低项目初期的研发、人力投入;无需部署‌,接口服务由提供方托管,使用者不需要自行搭建服务器、配置运行环境,接入流程轻量化;无需维护‌,后续的功能迭代、故障修复、性能优化都由API提供方负责,使用者不需要投入运维精力;全球访问‌,只要有网络环境,就可以跨地域调用接口服务,不受本地部署的物理位置限制。 缺点:数据隐私风险,业务数据需要通过网络传输给第三方API服务商,存在数据泄露、合规性相关的隐患;网络依赖‌,接口调用完全依托网络连接,一旦出现网络波动、服务商侧故障,就会直接影响自身业务的可用性;长期成本高‌,初期调用门槛低,但随着业务规模扩大、调用量持续增长,按调用次数计费的模式会让长期使用成本逐步攀升;定制限制‌,接口的功能、参数完全由服务商定义,很难根据自身业务的特殊需求做深度定制开发,灵活性不足。



阿里云百炼注册:

创建API KEY:

这里的API KEY是你后面使用模型的密钥。到时候你可以充值使用

本地部署大模型最便捷的工具是 ‌Ollama‌,它的官方网站地址为:https://ollama.com

下载安装ollama
💡 方案优势补充
Ollama 是目前主流的轻量级本地大模型部署工具,能大幅降低部署门槛:

‌跨平台兼容‌:支持 Windows、macOS、Linux 全主流操作系统,无需复杂的环境依赖配置
‌极简操作‌:仅需几条命令就能完成开源模型的拉取、启动和运行,普通用户也能快速上手
‌资源友好‌:内置量化优化机制,普通配置的个人电脑(16G内存+入门级显卡)也能流畅运行7B参数级别的主流开源模型
‌隐私安全‌:完全在本地离线运行,数据不会外传,适配敏感业务场景的合规需求
‌生态完善‌:默认提供兼容OpenAI规范的API服务,可快速对接各类本地AI应用、开发工具,拓展性极强
如果你需要从零开始完成本地部署,也可以参考官方指引一步步完成安装、模型拉取和运行操作。

这个模型有很多,选择你想要用的模型,比如下面

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