私有化部署 LLM 及 LVM 选型方案意见收集

[Sh1xin]

兄弟们，我们公司买了 4 张 A100.现在准备部署一个 LLM 和一个 LVM 。
目前考虑
LLM:qwen3 30B ；
LVM：qwen3-vl-32B-Instruct

不知道大伙们有没有更好的建议

需求：主要还是做知识库，智能客服问答，以及 OCR 的功能

[bluryar]

LVM 为什么和 LLM 是排他的，这个配置：QuantTrio/Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking-AWQ 洒洒水

[Sh1xin]

@bluryar 是的，也有考虑直接使用一个 Qwen3-VL-235B-A22B 来完成所有功能。就是不知道实际效果，而且看官方是建议 8×80GB 。现有硬件性能不足

[bluryar]

1. AWQ ，最低的硬件要求除个 4 即可
2. 4 张卡都用来跑 LLM 的话，其他小模型跑在哪？

[cbythe434]

单卡跑小模型，另外三张自己玩

[orzsome]

借个楼问一下，如果就一张 A100 ，想要部署嵌入跟重排序，加上 LLM/LVM ，可以部署多大参数量的？如果都是 qwen3 ，是不是最多嵌入跟重排序是 0.6B ，LLM/LVM 最多是 30B int8 就是极限了，其他的显存留给并发的上下文什么的？我没有这方面的经验，请各位大佬能给一点建议

[Sh1xin]

@bluryar 其他的目前只有用到一个向量模型，其他暂时没需求，一般小模型的企业内部有啥需求场景嘛，我们目前还没找到，所以没有这方面的考虑

[Sh1xin]

@cbythe434 别闹哥，公司干活用的

[bluryar]

@Sh1xin 没场景就随便部署一个交差

[kinkin666]

我是
docker 的 xinference 跑 0.6B ，用 CPU 跑，搞意图识别词嵌入重排序够了，不能让 gpu 跑个半死 cpu 搁那抖腿
docker 的 vllm 跑大的，编程接口一致点方便些

[Sh1xin]

@bluryar 现有需求场景就是三个①知识库②智能客服问答③OCR

[zsj1029]

GPT oss 非常好，知识库吊打 ds ，20b 的就够用

[wangmn]

现在 A100 80G 啥价格

[Sh1xin]

@wangmn 公司买的，10W

[coefu]

会不会 不叫 LVM ，而是叫 VLM ？

[coefu]

@Sh1xin #2 unsloth/Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking-GGUF,Q8_0-250 GB,Q8_K_XL-265 GB 。 肯定够的。

[bluryar]

@Sh1xin 4 张卡是全用于部署 LLM 还是需要部署包括 LLM\Embedding\Reranker 在内的所有模型？工作流复杂的情况下，你还有可能需要部署小参数的 LLM 。OCR 不知道部啥，就跑一个 MinerU 吧。

您的应用还没搭建起来其实也说不清楚需要什么样的模型。作为网友当然是建议参数越大越好。

[mx2dream]

①知识库②智能客服问答③OCR 这些需求使用 30B 左右的参数有点浪费了。优先考虑总参数 100B 激活参数 10B 左右的稀疏模型高精度版，或 32B 尽量往上的稠密模型。这四张 A100 ，2 张主力跑 LLM 模型和框架，1 张用于 OCR 和向量检索嵌入，推荐先用传统 OCR 处理（比如 PaddleOCR 之类的），不推荐直接用 VLM 模型进行识别，总之尽量不要在第一步就引入 LLM 的幻觉），再搭配内外部知识库的 RAG 进行修正和降低幻觉，另外 1 张留给 KV 缓存和上下文，FlashAttention 建议打开，这东西在长上下文里对显存吞吐都有不少提升。另外，235B 有点太大了，没有多少冗余了。

你要是还有精力，还可以根据你们公司内部的专门需求折腾下 Agent 。
开始搭建好环境和框架之后，先搞几个 10B 左右的小模型测试一下，然后再换主力模型，这样稳一点。

[chspy]

你可以先去提供这种服务的网站去咨询一下，比如 PPIO ，还能顺便把报价了解了。

[Sh1xin]

@mx2dream 先使用传统 OCR ，再用 VLM 进行输出结果的方案。之前试过效果不好，因为部分场景下 OCR 识别结果模糊，或者表格等拆分错误。导致 VLM 也错了。不过我们的 RPA 供应商目前也在使用这种方案，不知道这是否是行业通用解决方案，有关联资料可以参考嘛？

目前我这边直接使用 qwen-2.5-vl-32B 。效果还可以。数据计算的部分由后面的 dify 代码节点完成。

当前正在测试机上测试，感谢提供指导

[estrusoon]

可以考虑一下 mistral

[mx2dream]

@Sh1xin 试图用自动化解决绝大部分问题我认为也是一种幻觉，有些识别问题技术解决不了的就通过管理来解决。比如上传资料时按类别、清晰度、重要性和保密性等等打标签进行分级，如果资料级别达到比较高的程度，就在流程上专门引入人工校对或给相应权限的人复核就行了（否则全部自动化了还要人干什么），如果资料没那么重要，就不用太苛求太高的识别正确率了。

[Sh1xin]

@mx2dream 资料是客户提供的所需生产信息。涉及到生产数量，价格等内容，很重要。但是小客户太多了，提供的内容格式五花八门，并且也没有资格去约束客户强制统一模板。当前就是人工获取 PDF 等信息，手动复制出来，确认开单。但是这样又会导致校验的人员在一些场景下给客户额外承诺，另外开单，导致库存累加，占用

[mx2dream]

@Sh1xin 这么看，你说的这些场景有点复杂了，不是单纯的技术问题了。从输入源就有问题，还涉及多部门，估计这个你一时很难解决，如果公司内部某些部门没有动力推进解决这些，问题会一直存在。对外部的小客户给一点优惠利益，你们再搞个统一的业务填报的入口，让他们往你们提供的入口迁移啊。不过这些事想想就很麻烦，就看你们自己的决策了。
还有个想法，反正识别表单类的场景一般涉及的上下文和缓存也不大，就不用专门留太多冗余了，如果你多跑几个 VLM ，比对之后达到一定标准就往下个流程走呢，或者买点专门提供这块方案的供应商谈谈。