一、部署前准备
硬件要求
最低配置：Windows 10/11 64位系统，8GB内存，20GB硬盘空间（可运行7B模型）
推荐配置：16GB+内存，NVIDIA RTX 3060以上显卡，NVMe固态硬盘（支持70B模型）
高性能需求：NVIDIA RTX 4090（24GB显存）或NVIDIA RTX A6000（48GB显存）
软件环境
Python 3.7+环境
CUDA工具包（GPU部署必备）
容器化工具（如Docker，可选）
二、部署流程
1. 基础框架选择
Ollama：提供简单的一键式安装，支持Windows系统双击安装
```bash
设置模型存储路径
setx OLLAMA_MODELS "D:ollamamodels
开放外部访问权限
setx OLLAMA_HOST "0.0.0.0
```
LangGraph：适合构建复杂决策流程的智能体
ChatGLM-6B：中文优化的大模型，适合本地化部署
2. 模型下载与配置
从官方仓库克隆项目（如ChatGLM-6B）
```bash
git clone
cd ChatGLM-6B
pip install -r requirements.txt
```
模型文件存储：建议使用20GB+的专用存储空间
3. 可视化界面搭建
AnythingLLM：提供友好的用户交互界面
自定义Web界面：基于FastAPI或Flask构建
三、典型应用场景实现
1. 交通违规报告生成
基于DeepSeek模型进行长文本生成
输入事故数据，自动生成规范化报告
2. 智能咨询服务
使用70B/32B参数模型（如DeepSeek R1）
基于交通规范、知识库构建问答系统
3. 业务办理辅助
整合路网数据进行交通预测
实现AI辅助的违章处理、等流程
四、优化与调试
性能调优
推理精度选择：FP16平衡速度与精度
批处理优化：提升GPU利用率
量化部署：4-bit量化减少显存占用
常见问题解决
显存不足：尝试模型裁剪或量化
下载中断：支持断点续传
依赖冲突：使用虚拟环境隔离
五、进阶部署方案
云边协同部署
本地轻量级模型+云端大模型协同
骋风算力平台租用GPU资源（如4x RTX 4090集群）
多智能体系统
基于LangGraph构建智能体协作网络
实现感知-推理-决策-执行的完整闭环
> 提示：实际部署时建议参考具体模型的官方文档，不同模型可能有特殊要求。部署完成后可通过压力测试验证系统稳定性。
