企业想自己跑大模型，从零搭一套AI问答系统要买啥云产品怎么一步步部署

很多公司想自己跑大模型，又不太清楚从零搭一套AI问答系统，到底要买哪些云产品、怎么一步步部署。

这篇文章就用“搭一套能问答的大模型服务”当主线，把需要的云服务器、存储、网络、安全这些都串起来讲一遍，让你照着做就能把服务跑在云上。

一、先想清楚：你要做的AI问答系统大概长啥样

在买云产品之前，先把需求拆一拆，这样后面选配置才不会乱。

可以从下面几个维度简单想一下：

• 模型规模：是打算先用开源的小模型试水，还是直接上几十B甚至更大参数的大模型。
• 并发和响应时间：大概同时有多少人在用，要求接口几秒内返回。
• 数据来源：是只用模型自带知识，还是要连自己的文档、数据库做检索增强。
• 部署形态：是只在内网用，还是要给全国甚至全球用户访问。

把这些想清楚，后面选云服务器、带宽、存储的时候，就有了一个比较明确的“量级感”。

如果暂时没有特别明确的数字，可以先按“几十并发、几千万级文档、内网+少量外网访问”这种中小规模来设计，后续再根据实际使用情况调整。

二、云上整体架构大概需要哪些产品

从零搭一套能对外提供服务的AI问答系统，在云上一般会涉及下面几类产品：

（这里只说和搭建直接相关的，不展开那些和业务没啥关系的云产品。）

• 云服务器：用来跑模型推理、业务后端、前端页面等，是整个系统的“计算底座”。
• GPU云服务器：如果模型比较大或者并发高，就需要GPU来加速推理，这是大模型服务最核心的资源之一。
• 云硬盘/对象存储：用来存模型权重文件、日志、用户上传的文档等，模型文件往往几十GB甚至上百GB，需要比较大的存储空间。
• 私有网络VPC和负载均衡：把后端服务放在一个隔离的网络环境里，再通过负载均衡对外暴露一个统一入口，方便做扩展和安全控制。
• 安全组和网络ACL：控制哪些端口对外开放，哪些只能内网访问，避免把不该暴露的服务直接丢到公网上。
• 数据库：如果要做对话记录、用户管理、知识库索引等，就需要关系型数据库或者向量数据库。

把这些产品组合在一起，就形成了一个比较典型的三层结构：

用户浏览器/客户端 → 负载均衡 → 后端服务集群（GPU服务器+普通云服务器） → 数据库/对象存储

下面我们就按这个结构，一步步说怎么选、怎么搭。

三、第一步：买一台云服务器当“跳板机”和基础运维环境

很多人一上来就想直接买GPU机器跑模型，其实更稳的做法是先买一台普通云服务器，把账号、网络、密钥、基础软件这些都搭好。

这台机器可以当“跳板机”，后续不管是登录GPU服务器，还是做运维、部署脚本，都从这一台机器出发，会安全很多。

选这台跳板机的时候，可以参考下面这个配置：

如果你已经有云服务器，也可以直接用现有的机器当跳板机，只要确保它的安全配置到位就行。

在腾讯云上创建一台云服务器实例时，可以在控制台选择对应的CPU、内存、系统盘规格，然后设置登录方式（建议用SSH密钥，比密码安全）。创建完成后，用SSH登录进去，先做一下基础的环境准备：

1. 更新系统软件包：sudo apt update && sudo apt upgrade -y
2. 安装常用工具：sudo apt install -y git curl wget unzip
3. 创建一个专门用来部署应用的普通用户，并加入sudo组，后续尽量用这个用户操作。

这样，一台“干净、安全、能登录”的跳板机就准备好了。

四、第二步：规划私有网络和子网，把服务都放在一个隔离环境里

大模型服务一般会涉及多台服务器，比如GPU服务器、后端API服务器、数据库等。

如果把这些服务都直接放在默认的网络环境里，后续做安全控制、扩展都会比较麻烦。

更推荐的做法是：先创建一个私有网络VPC，再在VPC里划分不同的子网，把不同类型的服务器放到不同的子网里。

一个比较简单的划分方式：

• 公有子网：放负载均衡、跳板机等需要对外暴露的服务。
• 私有子网：放GPU服务器、后端服务、数据库等，只允许通过内网访问。

在腾讯云上创建VPC和子网的时候，可以给每个子网分配一个网段，比如：

公有子网：10.0.1.0/24

私有子网：10.0.2.0/24

创建好VPC和子网之后，再创建安全组，设置入站和出站规则：

入站规则可以先只开放SSH（22端口）和后续负载均衡会用到的端口（比如80、443），其他端口都默认拒绝。

这样，即使后面在私有子网里启动了很多服务，只要不主动从安全组里放通端口，就不会被公网直接访问到，安全性会高很多。

五、第三步：买一台GPU云服务器，用来跑大模型推理

这一步是整个系统里最核心的部分：买一台合适的GPU云服务器，把大模型部署上去，对外提供推理服务。

选GPU服务器的时候，主要考虑三个因素：

• GPU型号和显存：决定了能跑多大的模型、支持多少并发。
• CPU、内存：虽然推理主要靠GPU，但CPU和内存也不能太小，否则数据预处理、请求排队这些环节会成为瓶颈。
• 磁盘空间：模型权重文件很大，再加上日志、缓存，建议系统盘和数据盘都给得充足一点。

如果你的模型是开源的7B、13B级别，刚开始可以先选一块中等规格的GPU，比如显存24GB左右，足够跑量化后的模型，并发也能支持几十QPS。

在腾讯云上选择GPU云服务器时，可以在GPU机型列表里，根据显存、算力、价格这几个维度筛选一下，找到适合自己业务规模的机型。

假设我们选好了一台GPU云服务器，创建实例的时候注意几点：

1. 把它放到之前规划好的私有子网里，不要直接暴露在公网。

2. 系统盘可以选50G SSD，再额外挂载一块数据盘，专门用来存模型文件，比如500G或1T，根据模型大小来定。

3. 登录方式同样建议用SSH密钥，创建完成后，从跳板机用SSH登录到这台GPU服务器。

登录进去之后，先安装GPU驱动、CUDA、cuDNN这些基础依赖，然后再安装Python、PyTorch等深度学习框架。

以Ubuntu系统为例，安装驱动和CUDA的大致流程是：

1. 更新系统：sudo apt update && sudo apt upgrade -y
2. 添加NVIDIA的官方源，然后安装GPU驱动。
3. 根据驱动版本，安装对应的CUDA Toolkit。
4. 安装cuDNN库，这一步需要到NVIDIA官网下载对应的安装包，按照官方文档操作。

驱动和CUDA装好之后，再安装Python和PyTorch：

1. 安装Python3和pip：sudo apt install -y python3 python3-pip
2. 创建虚拟环境：python3 -m venv venv，然后激活：source venv/bin/activate
3. 安装PyTorch：可以参考PyTorch官网的命令，选择对应的CUDA版本，比如：pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

这样，GPU服务器的基础环境就准备好了，接下来就可以下载模型、写推理服务了。

六、第四步：下载开源大模型，在GPU服务器上跑起来

现在开源的大模型很多，比如Qwen系列、DeepSeek系列等，你可以根据自己的需求选择一个。

以Qwen2.5-1.5B-Instruct为例，假设我们已经在GPU服务器上准备好了环境，接下来可以这样做：

1. 创建一个目录用来存模型：mkdir -p ./model/qwen2_5-1_5b-instruct
2. 用modelscope或者huggingface的下载工具，把模型文件拉到本地：modelscope download --model qwen/Qwen2.5-1_5b-instruct --local_dir './model/qwen2_5-1_5b-instruct'
3. 安装vLLM等推理框架：pip install vllm==0.6.0（这里以vLLM 0.6.0为例，具体版本可以根据实际情况调整）
4. 启动模型服务：vllm serve "./model/qwen2_5-1_5b-instruct" --load-format "safetensors" --port 8000 --tensor-parallel-size 1

启动成功后，GPU服务器就会在8000端口监听HTTP请求，你可以用curl或者Postman测试一下：


curl http://localhost:8000/v1/completions
-H "Content-Type: application/json"
-d '{
"model": "qwen/Qwen2.5-1_5b-instruct",
"prompt": "请计算1+23的结果，并解释运算逻辑",
"max_tokens": 200,
"temperature": 0.1
}'


如果能正常返回结果，说明模型已经成功跑起来了。

当然，这只是最基础的推理服务，实际生产环境还需要考虑模型加载优化、批处理、多实例部署等问题，不过对于从零开始的企业来说，先把单实例跑通，是一个很重要的第一步。

七、第五步：再买一台普通云服务器，部署业务后端和前端

大模型推理服务跑在GPU服务器上，但用户不能直接访问GPU服务器的IP和端口，需要一个“中间层”来做请求转发、鉴权、限流等。

这个中间层一般就是业务后端，比如用Spring Boot、FastAPI、Flask等框架写的API服务。

为了和GPU服务器解耦，可以再买一台普通云服务器，专门跑业务后端。

这台后端服务器的配置可以参考：

创建这台后端服务器的时候，同样把它放到私有子网里，只允许通过内网访问。

登录进去之后，安装Java、Node.js或者Python等运行环境，然后把业务后端代码部署上去。

以Spring Boot为例，部署流程大概是：

1. 用Maven或者Gradle打包项目，生成一个jar包：mvn clean package
2. 把jar包上传到服务器，比如/home/deploy/ai-app/目录
3. 用nohup java -jar ai-app-0.0.1-SNAPSHOT.jar > app.log 2>&1 &命令启动服务，或者用systemd管理，让它开机自启。

后端服务启动之后，它会监听一个端口，比如8080，然后通过内网IP和GPU服务器的8000端口通信，把用户的请求转发给大模型，再把结果返回给用户。

如果你的AI应用还有前端页面，比如用Vue、React写的，可以再买一台云服务器部署前端，或者和后端部署在同一台服务器上。

前端部署的大致流程是：

1. 在本地把前端项目打包，生成一个dist目录：npm run build
2. 把dist目录上传到服务器，比如/home/deploy/ai-frontend/目录
3. 用Nginx做反向代理，把前端静态文件和后端API服务整合在一起。

Nginx的配置示例：


server {
listen 80;
server_name your-domain.com;

location / {
root /home/deploy/ai-frontend/dist;
index index.;
try_files $uri $uri/ /index.;
}

location /api {
proxy_pass http://127.0.0.1:8080;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
}
}

这样，用户访问http://your-domain.com就能看到前端页面，前端通过/api路径调用后端API，后端再调用GPU服务器的模型服务，整个链路就通了。

八、第六步：买数据库和对象存储，存对话记录和知识库

一个完整的AI问答系统，除了模型推理，还需要存储一些数据：

1. 对话记录：用户的提问、模型的回答、时间戳等。

2. 知识库：如果要做检索增强生成（RAG），就需要把文档、FAQ等内容存起来，建立索引。

对于对话记录，可以用关系型数据库，比如MySQL、PostgreSQL等。

在腾讯云上创建MySQL实例时，可以选择和后端服务器同一个VPC，这样它们可以通过内网连接，延迟低、安全性高。

创建好MySQL实例之后，在后端服务里配置数据库连接信息，然后创建对应的表，比如：


CREATE DATABASE ai_app CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;

CREATE TABLE chat_history (
id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
user_id VARCHAR(64) NOT NULL,
question TEXT NOT NULL,
answer TEXT NOT NULL,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

对于知识库，可以用向量数据库，比如Milvus、FAISS等。

向量数据库的作用是：把文档拆分成小块，转换成向量，然后存储起来，当用户提问时，先把问题转换成向量，再在向量数据库里做相似度检索，把最相关的文档片段返回给模型，让模型结合这些文档回答问题。

向量数据库的部署方式有两种：

1. 直接用云厂商提供的托管向量数据库服务，省心省力，不用自己运维。

2. 自己在云服务器上部署开源的向量数据库，比如Milvus，适合

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