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私有化部署
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核心洞见
本地模型最适合隐私、批处理和低价值重复任务，不必替代高阶云端模型。
64G 内存跑 70B 通常依赖量化，全精度大模型不能只看参数量宣传。
Mac 选型要按预算和任务来，不要为了跑模型高射炮打蚊子。
二手无头 Mac 有性价比，也有验机和售后风险。
高敏业务上 AI 的第一道防线是输入治理，而不是一上来就自训练私有模型。
关键词脱敏适合快速处理品牌、公司、产品等显性标识，但不能替代完整的数据分级和审计。
本地部署通常是拿开源模型落地，不等于企业必须从零训练模型。
企业需要区分可脱敏外发、必须本地处理、禁止进入模型的三类数据。