目标：在自有环境中获得“可控/合规/可观测”的推理能力。

🎯 文章目标

• 选型路径：引擎、模型、硬件、部署拓扑
• 安全与合规基线：权限、日志、脱敏、留痕
• 运维观测：容量/延迟/成本与告警

📚 背景/前置

• 私有化优势：数据可控、成本可估、策略可自定义
• 难点：运维/容量规划/高可用/性能调优

🔧 核心内容

1) 选型维度

• 引擎：vLLM/TGI/Ollama/LMDeploy（OpenAI 兼容、吞吐、KV 缓存）
• 模型：开源/商用；量化/长上下文；多卡并行
• 硬件：显存/带宽/存储；GPU 或 CPU（小模型）

2) 网络与拓扑

• API 网关：鉴权/限速/审计/路由
• 内网通信：服务网格/零信任（可选）
• 灰度与回滚：版本分流、蓝绿/金丝雀

3) 安全与合规

• 权限：按站点/用户/组织隔离；机密注入不落盘
• 日志：脱敏（手机号/证件）、最小保留期
• 留痕：审计日志可追溯（请求/响应/工具调用）

💡 实战示例：vLLM OpenAI 兼容接口

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct \
  --host 0.0.0.0 --port 8000 \
  --max-model-len 4096 --gpu-memory-utilization 0.9 \
  --max-num-batched-tokens 8192

📊 对比/取舍（速查）

• 自托管 vs 托管 API：可控性 vs 维护成本
• vLLM vs TGI/Ollama/LMDeploy：吞吐/易用性/资源占用

🧪 踩坑与经验

• 没有网关：key 暴露与成本失控
• 无观测：无法定位延迟与成本问题
• 无灰度：版本切换风险大

📎 参考与延伸

• vLLM/TGI/Ollama/LMDeploy 文档
• OpenAI 兼容接口规范

💭 总结

• 以“网关 + 引擎 + 观测 + 合规”四件套为基座，稳步私有化落地