不花一分钱！用AMD免费云GPU私有化部署DeepSeek-R1实战

程序员吾真本

369人浏览 · 2026-06-18 15:03:09

程序员吾真本 · 2026-06-18 15:03:09 发布

本文根据2026年6月17日晚8点我在CSDN直播“不花一分钱!用AMD免费云GPU私有化部署DeepSeek-R1实操整理，全程零成本，适合零基础读者跟着做。AMD 200小时免费算力白嫖地址：https://marketing.csdn.net/questions/Q2604140858304426315?utm_source=wubin

你有没有这样的感受？

每天用DeepSeek、ChatGPT、Kimi处理工作，越用越顺手——直到某天，你往对话框里粘贴了一份合同草稿，或者公司内部的用户数据……

停。

你有没有想过，这些数据去哪了？

一、四大痛点：调第三方AI API，你在裸奔

痛点一：数据隐私泄露风险

调用任何第三方AI API，你的输入内容都会上传到对方服务器。合同细节、客户信息、代码源文件——一旦发出去，你就失去了控制权。对于金融、医疗、法律、政务等行业，这是红线。

痛点二：成本随用量失控

个人用用还好。一旦团队推广，token消耗量爆炸式增长。按量计费的API账单，可以在一夜之间从几百变成几万。

痛点三：服务随时可能断供

还记得某些API因为政策变化突然断供的新闻吗？你的业务完全依赖对方，一旦断供，所有依赖这个API的系统立刻瘫痪。

痛点四：想练手私有化部署，却没有GPU

最现实的问题：私有化部署大模型需要显卡。一张48GB显存的专业GPU，售价动辄几万。租用云GPU，每小时的费用也需要几十元。

大多数开发者和团队，连动手试一试的机会都没有。

二、解决方案：免费领200小时AMD云GPU，自己部署DeepSeek

AMD正在推进"AI开发者计划"，提供免费200小时的云GPU资源，硬件配置是：

AMD Radeon PRO W7900
48GB GDDR6显存
ROCm 7.2.1软件栈，已预装vLLM

这张卡足以流畅运行DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B（FP16推理仅需约28GB显存）。

今天这篇文章，就带你用这台免费的GPU，从零开始完成DeepSeek大模型的私有化部署，最终在自己的电脑上通过Cherry Studio或OpenCode与它对话——数据全程不出自己的服务器。

图1 整体架构示意图

三、实操步骤

第一步：注册 AMD AI 开发者计划，领取免费算力

操作：

用电脑浏览器访问伍斌粉丝专属注册链接：marketing.csdn.net/questions/Q2604140858304426315?utm_source=wubin
用手机号注册登录
点击"AMD开发者云" → 点击"Create Template"
随便起一个Title，比如“my-deepseek” → Container Image选择 AMD OneClick Base (amd-oneclick-base:rocm7.2.1-py3.12-v20260416)
点击"Create Template" → 点击右上角头像 → 点击"Profile"
在页面下方找到刚才创建的Template，点击右侧"Launch"按钮
在自动打开的新页面中，点击"Terminal"进入云端终端

⚠️ 注意：请选择 Terminal 标签，而非 Python 3（Notebook）。vLLM 是长期运行的后台服务进程，必须在 Terminal 里启动，Notebook Cell 不适合管理这类进程。

📖 概念解释：JupyterLab 是什么？

JupyterLab 是基于 Web 浏览器的交互式开发环境，AMD 云 GPU 实例默认通过它提供访问入口。你在网页里就能拿到：

Terminal：完整的 Linux 终端，与普通 SSH 体验相同
Notebook（.ipynb）：代码+输出+图表混排的"活文档"，适合逐步探索

比喻：JupyterLab 就像云端的瑞士军刀工作台——网页里就有螺丝刀（Terminal）、草稿本（Notebook）、文件柜（文件管理器），不需要额外安装任何东西。

第二步：检查系统状态与硬件参数

进入 Terminal 后，依次运行以下5条命令，确认环境正常。

命令1：查看 GPU 基本状态

rocm-smi

正常输出示例：

Device  Node  IDs              Temp    Power  ...  VRAM%  GPU%
0       8     0x744b,   19093  27.0°C  15.0W  ...  0%     0%

⚠️ 避坑：如果 Temp、Power 等字段全部显示 N/A，不要慌——这是正常现象。容器虚拟化环境下传感器权限受限，只要 VRAM% 和 GPU% 能显示数值（0%），说明 GPU 已正确挂载，可以正常使用。

命令2：确认 GPU 架构

rocminfo | grep -E "^Agent|Name:|Marketing|gfx"

实际输出示例：

Agent 1                  
  Name:                    AMD EPYC 9334 32-Core Processor    
  Marketing Name:          AMD EPYC 9334 32-Core Processor    
  Vendor Name:             CPU                                
Agent 2                  
  Name:                    AMD EPYC 9334 32-Core Processor    
  Marketing Name:          AMD EPYC 9334 32-Core Processor    
  Vendor Name:             CPU                                
Agent 3                  
  Name:                    gfx1100                            
  Marketing Name:          AMD Radeon Graphics                
  Vendor Name:             AMD                                
      Name:                    amdgcn-amd-amdhsa--gfx1100         
      Name:                    amdgcn-amd-amdhsa--gfx11-generic

解读：

Agent 1、2 是 CPU（EPYC 9334），Agent 3 是 GPU

GPU 架构为 gfx1100（RDNA3），即 Radeon PRO W7900

只有 1 个 GPU Agent，说明容器内只分配了 1 张卡

📖 背景知识：英伟达/AMD/华为的AI产品线

产品线	英伟达	AMD	华为
消费级 / 工作站级（本地推理、个人开发者、工作站）	GeForce / RTX (RTX 4090、RTX 5090等)	Radeon (RX9070 XT、AI PRO R9700、W7900等)	(暂无面向消费者和工作站的独立GPU产品线)
数据中心级（云端训练、大规模推理）	H系列 (H100、H200、B200等)	Instinct (MI300X、MI350X等)	昇腾Ascend(910C、910B、950等)

命令3：确认容器内 GPU 数量

ls /dev/dri/renderD*

输出 /dev/dri/renderD134（数字可能不同），说明容器分配了1张 GPU。

解读：只有 1 个渲染设备节点 renderD134，确认容器只分配了 1 张 GPU。

命令4：确认 VRAM 大小

amd-smi static --vram

正常输出：

VRAM:
    TYPE: GDDR6
    VENDOR: SAMSUNG
    SIZE: 49136 MB
    BIT_WIDTH: 384

解读：

类型：GDDR6，三星颗粒

容量：49136 MB ≈ 48 GB，足以运行 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B（FP16 约 28 GB）

总线宽度：384-bit（高带宽配置）

命令5：确认 vLLM 已预装

pip show vllm

实际输出示例：

Name: vllm
Version: 0.16.1.dev0+g89a77b108.d20260317.rocm721
Summary: A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs
Location: /opt/venv/lib/python3.12/site-packages
...

解读：vLLM 已预装，版本为 ROCm 7.2.1 专属构建，无需手动安装 vLLM。

📖 概念解释：VRAM（显存）是什么？

VRAM（Video RAM，显存）是GPU 上的专用内存，专门存储模型权重、KV 缓存和激活值。VRAM 容量直接决定 GPU 能运行多大的模型。

模型规模	所需VRAM（FP16）	可跑示例
7B参数	~14GB	Qwen2.5-7B、Llama3-8B
13-14B参数	~28GB	DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B（本文目标）
32B参数	~64GB	需要多卡或大显存单卡
70B参数	~140GB	需要多卡集群

比喻：VRAM 就像厨师的操作台面积——台面越大，厨师才能同时处理越大的订单（模型权重）和越长的菜单（上下文窗口）。台面太小就只能把部分食材放回冰箱，频繁搬运导致速度大幅下降。

图2 VRAM与模型大小关系图

📖 概念解释：gfx1100 和 ROCm 是什么？

gfx1100：AMD GPU 在 ROCm 软件栈中的架构标识符，对应 AMD RDNA 3 架构（即本文使用的 Radeon PRO W7900）。
ROCm：AMD 推出的开源 GPU 计算平台，是英伟达 CUDA 的对标替代品，提供高度兼容 CUDA 的 HIP 编程接口。

维度	英伟达 CUDA	AMD ROCm
历史	2006年推出，20年积累	2016年推出，10年历史
开放性	闭源	开源
AI市场份额	~75-80%	~5-7%
旗舰AI芯片	H100/B200/H200	MI300X/MI350X
生态	极其成熟	快速追赶，ROCm 7.2已达功能对等

比喻：CUDA 像手机市场的 iOS——性能强、生态丰富，但贵且封闭。ROCm 像 Android——开放、便宜，生态正在迅速追赶。

环境检查汇总：确认以下所有项目均通过，再继续后续步骤。

检查项	预期状态
`rocm-smi` 能显示 Device 0	✅
`rocminfo` 中出现 `gfx1100`	✅
`/dev/dri/renderD*` 存在至少一个节点	✅
VRAM SIZE ≥ 16000 MB	✅（实际约 49136 MB）
`pip show vllm` 显示版本号	✅

第三步：设置环境变量

export PYTORCH_ROCM_ARCH="gfx1100"
export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

参数说明：

变量	作用
`PYTORCH_ROCM_ARCH="gfx1100"`	告诉 PyTorch 当前 GPU 的架构型号，避免使用低效的通用内核
`HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0`	覆盖 ROCm 对 GPU 版本的识别，gfx1100 对应版本号 11.0.0
`HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com`	将 Hugging Face 下载源切换为国内镜像（hf-mirror.com），提升下载速度

⚠️ 避坑：这两个 ROCm 环境变量是 gfx1100 的必要配置，缺少任何一个都会导致 vLLM 无法正确识别 GPU 或性能大幅下降。

第四步：下载 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 模型

推荐使用 ModelScope（魔搭社区），国内网络直连，速度通常可达几十 MB/s：

pip install modelscope -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

modelscope download --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B \
  --local_dir /workspace/models/DeepSeek-R1-14B

参数说明：

参数	说明
`--model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B`	指定要下载的模型 ID
`--local_dir /workspace/models/DeepSeek-R1-14B`	指定本地保存路径

下载说明：

模型大小约 28 GB（FP16 全精度）
下载期间可点击 JupyterLab 顶部 + 号开新 Terminal 标签页做其他操作
使用 ModelScope 下载无需修复 huggingface_hub 版本，可直接启动 vLLM

⚠️ 避坑：pip 安装如果长时间无响应，加 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 使用清华镜像。

📖 概念解释：ModelScope、FP16 和"蒸馏"

**ModelScope（魔搭社区）**是阿里巴巴达摩院推出的开源 AI 模型托管平台，中文界常称为"中国的 Hugging Face"。

比喻：ModelScope 和 Hugging Face 就像京东和亚马逊——亚马逊（HF）是全球老大，但从美国发货到中国有时慢；京东（ModelScope）在国内有仓库，国内用户发货快，而且很多国产模型首发在 ModelScope。

FP16（半精度浮点数）：用16个二进制位存储一个浮点数，是大模型推理的行业默认格式。

格式	每参数字节数	14B模型大小	特点
FP32	4字节	~56GB	传统训练精度，AI推理一般不用
FP16	2字节	~28GB	推理标准，质量损失极小
INT8	1字节	~14GB	量化推理，轻微质量损失
INT4	0.5字节	~7GB	激进量化，VRAM严重不足时使用

**“蒸馏”（Distill）**是什么？DeepSeek-R1 原版有 6710 亿个参数，需要极其昂贵的服务器才能运行。"蒸馏"是一种知识迁移技术：让大模型（老师）去"教"一个小模型（学生），把核心推理能力传授给它。蒸馏后的 14B 版本，参数只有 140 亿，缩小了约 48 倍，单卡 48GB 显存即可流畅运行。

比喻：一位有30年经验的米其林大厨（R1 满血版），他的厨艺需要10个人的厨房团队才能支撑。蒸馏就是让大厨把最核心的几道招牌菜，亲自手把手教给一个年轻厨师（14B）。年轻厨师学到了大厨八九成的精髓，而且他一个人就能开工。

第五步：启动 vLLM 推理服务

模型下载完成后，在同一 Terminal 中运行：

PYTORCH_ROCM_ARCH="gfx1100" \
HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0 \
VLLM_USE_V1=1 \
vllm serve /workspace/models/DeepSeek-R1-14B \
  --max-model-len 16384 \
  --gpu-memory-utilization 0.90 \
  --trust-remote-code \
  --port 8000 \
  --served-model-name deepseek-r1-14b \
  --enable-auto-tool-choice \
  --tool-call-parser hermes

参数说明：

参数	说明
`VLLM_USE_V1=1`	启用 vLLM V1 引擎，性能更好
`--max-model-len 16384`	最大上下文长度 16K（即模型一次能"记住"的字数上限）
`--gpu-memory-utilization 0.90`	使用 90% 的 VRAM，留 10% 余量防止内存溢出（OOM）崩溃
`--trust-remote-code`	允许加载模型自带的自定义代码（DeepSeek 需要此选项）
`--port 8000`	服务监听端口，使用 OpenAI 兼容 API 格式
`--served-model-name deepseek-r1-14b`	为模型指定干净的别名，避免路径斜杠在客户端配置中引起解析问题
`--enable-auto-tool-choice`	允许 vLLM 接受 `tool_choice: auto` 请求（OpenCode 等工具需要）
`--tool-call-parser hermes`	指定工具调用的解析格式；R1-14B 基于 Qwen 底座，使用 `hermes` 格式

启动成功标志： 终端出现以下内容说明服务已就绪：

INFO:     Application startup complete.

⚠️ 避坑集锦：
不能加 VLLM_ROCM_USE_AITER=1：该参数仅对 MI300 系列（CDNA 架构）有效，在 gfx1100 上无效甚至报错，不要添加。

不能运行 DeepSeek-R1 满血 671B 版本：满血版使用 MLA 架构，gfx1100 不支持，只能运行蒸馏版（标准 attention）。

groups: cannot find name for group ID 109：容器启动时的权限映射问题，与 GPU 使用无关，忽略即可。
ImportError: huggingface-hub>=0.34.0,<1.0 is required：如果之前手动升级过 huggingface_hub 到 1.x，执行以下命令降回兼容版本：
pip install "huggingface_hub>=0.34.0,<1.0" -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

📖 概念解释：vLLM 是什么？

vLLM 是专门用于高效推理和部署大语言模型的开源推理引擎，由 UC 伯克利于2023年推出。它让 DeepSeek 模型权重文件对外提供标准 OpenAI 兼容 API 服务，Cherry Studio、OpenCode 等客户端可以直接对接。

框架	核心优势	适合谁
vLLM	上手快、支持AMD ROCm、OpenAI兼容API	大多数场景的默认选择
TensorRT-LLM	NVIDIA GPU上性能最强（快10-30%）	追求极致吞吐的生产环境
Ollama	极简安装，一条命令跑模型	个人学习、单用户场景
llama.cpp	纯CPU可跑，内存要求极低	无GPU的普通笔记本

比喻：如果把大语言模型比作一个才华横溢的厨师，那 vLLM 就是这家餐厅的点餐+出餐系统——负责接收无数顾客的点单（并发请求），智能排队，高效出餐（推理输出），并以标准格式上菜（OpenAI 兼容 API）。

📖 背景知识：英伟达/AMD/华为的AI算力帝国

城市组件	AI 世界对应物	作用
最终用户	API 调用方(Cherry Studio 、OpenCode、你的AI应用程序)	发出请求、收取回复
快递公司	推理服务框架(TensorRT-LLM / vLLM / MindIE)	把模型高效"送达"用户
汽车/运输工具	AI 框架(PyTorch / PyTorch / MindSpore)	装载数据和模型
道路零件如沥青钢筋标线	深度学习原语库(cuDNN / MIOpen / CANN算子库)	提供造路的基础材料和规格
交通规则	编程语言(CUDA / HIP / AscendCL)	让司机能用标准指令开车
道路系统	底层计算平台(CUDA / ROCm / CANN)	让程序"开车"上芯片
土地/发电站	硬件芯片(H100-H200-B200 / MI300X-MI350X-W7900 / Ascend910C-950)	提供原始算力(电力)

第六步：云端本地验证推理

新开一个 Terminal 标签页（点 JupyterLab 顶部 + 号），运行：

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-r1-14b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "用中文介绍一下你自己"}],
    "max_tokens": 500
  }'

收到 JSON 格式的回复，说明推理服务已成功运行。

如果想在Jupyter Notebook中验证，那么可以新开一个 Python3 Notebook 标签页（点 JupyterLab 顶部 + 号），在出现的输入框中复制粘贴下面的Python脚本，然后按Shift + Enter运行（需要耐心等一会儿才能看到结果）：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:8000/v1",
    api_key="dummy"  # vLLM 本地服务不需要真实 key
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-r1-14b",
    messages=[{"role": "user", "content": "请解释什么是张量并行"}],
    max_tokens=1000
)

print(response.choices[0].message.content)

第七步：用 ngrok 打通公网隧道

云端服务默认只在云实例内部可访问。要让本地电脑（比如Mac）连接到云端 vLLM，需要用 ngrok 打通公网隧道。

步骤1：安装 ngrok

在云Terminal终端中运行下面的命令安装ngrok：

curl -sSL https://ngrok-agent.s3.amazonaws.com/ngrok.asc \
  | sudo tee /etc/apt/trusted.gpg.d/ngrok.asc >/dev/null \
  && echo "deb https://ngrok-agent.s3.amazonaws.com buster main" \
  | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/ngrok.list \
  && sudo apt update \
  && sudo apt install ngrok

⚠️ 安装过程中会出现 AMD 内部源无法解析的警告（compute-artifactory.amd.com），这是正常现象，不影响 ngrok 安装，忽略即可。

步骤2：注册 ngrok 账号并获取 authtoken

打开 https://dashboard.ngrok.com/signup 注册免费账号并验证邮箱
登录后访问 https://dashboard.ngrok.com/get-started/your-authtoken 复制 authtoken

步骤3：配置 authtoken

ngrok config add-authtoken <YOUR_AUTHTOKEN>

将 <YOUR_AUTHTOKEN> 替换为上一步复制的实际值。

步骤4：暴露 8000 端口

ngrok http 8000

正常输出：

Session Status    online
Forwarding        https://xxxx.ngrok-free.app -> http://localhost:8000

记下 Forwarding 行中的 https://xxxx.ngrok-free.app URL，后续配置需要用到。

步骤5：从本地 Mac 验证公网访问

在本地电脑（如Mac）的Terminal中运行下面的命令：

curl https://xxxx.ngrok-free.app/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer no-key"

返回 JSON 且 data[].id 字段显示 "deepseek-r1-14b" 说明公网访问成功。

⚠️ 避坑：

报错 ERR_NGROK_4018：ngrok 自2023年12月起强制要求账号认证，直接运行 ngrok http 8000 会报此错，必须先配置 authtoken。

免费版 ngrok URL 每次重启都会变化：每次重启 ngrok 后，需要同步更新客户端配置中的 URL。

📖 概念解释：ngrok 是什么？

ngrok 是一个安全隧道工具，把云端私有网络里运行的服务，通过加密隧道暴露到公网，生成临时的 HTTPS 域名，让任何地方的人都能访问。

比喻：你在云端的小黑屋里（私有网络）开了一家餐厅，但外面的人找不到门。ngrok 相当于帮你在公路边（公网）竖了一块临时路牌，标注"从这里进去可以找到你"，而且这条路是加密安全的。

第八步A：配置 Cherry Studio（适合不看代码的非开发者）

Cherry Studio 是免费开源的跨平台 AI 桌面客户端（支持 Mac/Windows/Linux），适合不写代码、只需要用 AI 聊天的用户。

安装： 从 Cherry Studio 官方网站下载 macOS 版本安装包安装。

配置步骤：

打开 Cherry Studio，点击右上角小齿轮图标进入设置
点击左下方 + Add → Provider Name 填 my-deepseek-r1 → Provider Type 选 OpenAI → 点击 OK
在配置界面填写以下信息：

字段	填写值
API Key	`no-key`
API Host	`https://xxxx.ngrok-free.app`（替换为你的实际 ngrok 地址）

点击 Fetch model list 右侧的 + 号 → Model ID 填 deepseek-r1-14b → 点击 Add Model

开始对话： 在 Cherry Studio 主界面点击上方切换模型按钮，选择 deepseek-r1-14b，即可开始与私有化部署的 DeepSeek 对话。

第八步B：配置 OpenCode（适合看代码的开发者）

OpenCode 是开源的终端 AI 编程助手，运行在命令行终端，支持 75+ 大语言模型。接入私有 DeepSeek 后，代码数据完全不离开本地，隐私最高。

配置文件位置：

~/.config/opencode/opencode.json

若文件不存在，手动创建即可。

完整配置内容：

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "model": "my-deepseek/deepseek-r1-14b",
  "provider": {
    "my-deepseek": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "私有化 DeepSeek-R1-14B",
      "options": {
        "baseURL": "https://xxxx.ngrok-free.app/v1",
        "apiKey": "no-key"
      },
      "models": {
        "deepseek-r1-14b": {
          "name": "DeepSeek-R1-14B (私有云)",
          "limit": {
            "context": 16384,
            "output": 8192
          }
        }
      }
    }
  }
}

将 baseURL 中的 https://xxxx.ngrok-free.app 替换为你的实际 ngrok URL。

参数说明：

字段	值	说明
`npm`	`@ai-sdk/openai-compatible`	适配任何 OpenAI 兼容协议的服务
`baseURL`	ngrok URL + `/v1`	必须以 `/v1` 结尾
`apiKey`	`no-key`	vLLM 不校验 Key，填任意非空字符串
`models` 中的键	`deepseek-r1-14b`	必须与 vLLM `--served-model-name` 一致
`limit.context`	`16384`	与 vLLM `--max-model-len` 保持一致
`limit.output`	`8192`	单次最大输出 token，设为窗口一半留给输入

注册凭证： 配置文件保存后，在 OpenCode TUI 中运行 /connect 命令，选择 Other，输入 provider ID my-deepseek，API key 填 no-key。

验证： 启动 OpenCode 后，发送 hi 进行测试，正常回复则配置成功。

⚠️ 避坑：

"auto" tool choice requires... 错误：vLLM 启动命令缺少 --enable-auto-tool-choice 和 --tool-call-parser hermes 两个参数，按第五步完整命令重启 vLLM 即可。

max_tokens=32000 cannot be greater than max_model_len=16384 错误：OpenCode 对未知模型默认请求 32000 个 token，超出 vLLM 上限。在 opencode.json 的模型配置中添加 "limit": {"context": 16384, "output": 8192} 即可解决。

用完记得在radeon.anruicloud.com页面的右上角Profile里删实例！ 否则会持续消耗你的200小时免费额度，甚至产生费用。每次实验结束不再使用云GPU后，在 Profile 里的“Active Instance”里删除实例（删完实例后，之前下载的任何软件和配置都会抹除，不过可以让AI帮你写一个脚本，把多次手工命令复制粘贴执行，变成只须执行一行命令就端到端搞定），删完后要像下图所示的那样才行。

图4 用完别忘了删实例

四、总结

今天我们完成了：

✅ 注册 AMD AI 开发者计划，获取免费 48GB VRAM 云 GPU
✅ 在 JupyterLab 中检查 ROCm 环境（5条命令确认就绪）
✅ 通过 ModelScope 下载 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B（约28GB）
✅ 用 vLLM 启动 OpenAI 兼容推理服务
✅ 用 ngrok 打通公网隧道，实现本地电脑访问
✅ 配置 Cherry Studio（非开发者）或 OpenCode（开发者）与私有模型对话

整个流程零硬件成本，数据全程在你自己的 GPU 上运行，不上传任何第三方服务器。

这是私有化部署的最低门槛入口。当你把这套流程跑通之后，会发现：原来私有化部署并没有那么神秘，它只是需要一张合适的 GPU、一个推理引擎，和一份耐心整理的操作手册。

如果你在操作过程中遇到问题，欢迎在评论区留言。

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