医疗病历 / 影像辅助阅读
病历与影像数据敏感，不能离开院内网络。
私有化后：私有化后在院内完成结构化、辅助阅片与质控，数据全程留在本地。
本地推理 · 运行态private-node
数据边界
本地
全程不出域今日推理
3,280次
+12%推理服务
infer.local:8080健康向量检索
vector.local:6333观察数据存储
data.local:5432已恢复落地场景
先看你的场景，再谈方案
对号入座，不是能力清单。每个场景都从“现在的痛”说到“私有化后能做什么”。
政务与国企内部知识库问答
内部文件不能进公网产品，人工检索效率低。
私有化后：在内网把制度、规程、台账接成可问答的知识库，答案可溯源。
制造业质检与缺陷识别
产线图像涉及工艺机密，且需实时响应。
私有化后：在产线侧本地推理做缺陷识别与分级，毫秒级反馈、图像不外传。
农林牧行业识别
作物长势、林相、畜禽健康判读依赖专家，覆盖不到位。
私有化后：用本地模型识别长势 / 林相 / 畜禽健康，把专家经验固化下来。
金融合规文档处理
合同、风控材料合规要求高，数据外发风险大。
私有化后：在受控环境完成抽取、比对与合规初筛，留痕可审计。
为什么是私有化
为什么不自己团队做就行
数据法律上不能进公网产品
对很多机构，数据不出域是刚需而非偏好。把模型放进你自己的边界里，是唯一能落地的路径。
信创国产化适配 + 等保合规配合
国产化软硬件适配与等保测评配合是一摊专门的活，需要有人把它当正事来做。
你的程序员在忙核心业务
客户自有研发团队多半扑在核心业务系统上，没有余力也不专于这摊事。
不愿也不专于推理运维
推理服务的部署、监控、升级是持续投入。把它交给专门的人，比自己养更划算。
模型底座
国产开源模型优先，本地部署
以 GLM、DeepSeek、Qwen、Kimi 等国产开源模型为底座，按官方公开权重动态适配，开源可控、本地运行。
GLMDeepSeekQwenKimi
四步落地，先确认合规边界再报价
01
需求调研
先确认场景与合规边界
02
方案选型
按数据要求选底座与部署形态
03
部署实施
在你的环境内完成落地
04
运维培训
交付后持续运维与团队培训
预约沟通
说说你的场景
留下信息，我们会先确认场景与合规边界，再给出可落地的方案建议。
具体服务以双方需求调研与正式协议为准。