三种RAG部署方案：自购GPU硬件 vs 大模型一体机 vs 云端GPU

春节以后这一个半月，算了下我前后也做了 20+的企业知识库落地咨询，其中无论是线上还是线下，被问到最多的一个问题是：

要快速落地本地部署的知识库，应该购买什么硬件？

要回答这个问题，其实需要明确很多前置定语，自购 GPU 硬件、大模型一体机、以及选择云端 GPU 都有各自适用的情形。这篇试图说清楚三种部署方式的主要特点对比，并在文末给些选择建议参考。

以下，enjoy:

1、自购 GPU 硬件

以 NVIDIA GeForce RTX 4090 GPU (24GB 显存)为例，我接触到的企业方里不乏有些已经屯了几块，但是大部分都在吃灰，主要这玩意配置起来有些小门槛，下面结合两张 4090 部署 DeepSeek R1 qwen 32B 为例做个简要的部署流程介绍，供参考：

1.1 硬件配置

显卡

使用两张 NVIDIA RTX 4090 显卡（单卡 24GB 显存），需要通过张量并行实现显存共享与计算加速。

推荐 PCIe 4.0 x8/x8 通道拆分，确保双卡间数据交互带宽充足。

主板与 CPU

主板需支持双 PCIe 4.0 插槽（如 Z790/Z890 芯片组）。

CPU 建议选择多核型号（如 Intel i9-14900K 或 AMD Ryzen 9 7950X），以处理数据加载与多任务调度。

内存与存储

内存至少 64GB DDR5（推荐 128GB），提升模型加载效率。

存储需 1TB NVMe SSD，用于存放模型文件（约 20-40GB）。

电源与散热

电源建议 1300W 以上（单卡 TDP 450W，双卡+系统需预留余量）。

配备高效风冷或水冷系统，确保长时间运行稳定性。

1.2 软件环境配置

操作系统推荐选择 Ubuntu 22.04 LTS，或者 Windows 11（但是需要 WSL2 支持）。安装 NVIDIA 驱动（≥535 版本）和 CUDA Toolkit 12.2，支持 Ampere 架构优化。

另外因为是双卡，所以要验证下驱动，nvidia-smi 显示双卡状态，nvcc -V 确认 CUDA 版本。

安装 PyTorch（≥2.4.0）与 CUDA 适配版本， vLLM版本≥0.5.5。

1.3 模型部署与 vLLM 配置

从HuggingFace或魔塔社区下载 DeepSeek R1-32B-GPTQ-Int4 量化模型：

huggingface-cli download --resume-download DeepSeek/DeepSeek-R1-32B-GPTQ-Int4 --local-dir ./DeepSeek-R1-32B
1.

使用以下命令启动双卡并行推理服务：

vllm serve ./DeepSeek-R1-32B \
    --tensor-parallel-size 2 \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 6006 \
    --served-model-name DeepSeek-R1-32B \
    --gpu-memory-utilization 0.95 \
    --max-model-len 4096 \
    --quantization gptq
1.
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5.
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8.

关键参数说明：

tensor-parallel-size 2：启用双卡张量并行。

gpu-memory-utilization 0.95：显存利用率调至 95%，避免 OOM。
1.

quantization gptq：启用 4-bit GPTQ 量化，显存需求降至约 22GB/卡。
1.

1.4 并发优化

实测双卡 RTX 4090 在 4-bit 量化下，生成吞吐量可达 60-80 tokens/s（单卡约 35-45 tokens/s）。可以根据显存和请求长度调整--max-num-seqs（默认 256），单卡可支持 10-20 并发请求。使用 Nginx 反向代理可以实现多实例负载均衡，从而提升整体吞吐。

RAG 框架部署部分，为了节省篇幅就不赘述了，大家自行去各个产品官网去看，基本就是 git+docker compose 的一键操作。

自购 GPU门槛主要在于需要自行解决安装配置、驱动兼容、散热等问题，需要额外承担电费和维护成本，当然好处就是自由度高，可以根据需求自定义硬件配置，也不需要担心数据隐私和安全问题。

2、大模型一体机

上面说了自购硬件的各种配置操作，在一体机这里倒不是个问题。目前市场上也有很多款专门 DeepSeek 设计的一体机，我也偶尔会收到些一体机厂商的合作沟通。

这些都预装了软硬件环境，有针对国产芯片的优化版本，比如基于华为昇腾、百度昆仑芯等，价格范围一般中低端配置在几万块，中高端就几十万水平，具体取决于品牌、硬件配置和功能需求。

好处很明显，就是开箱即用，内置了多种应用场景，如语音识别、图像识别、自然语言处理等，不需要复杂配置即可快速上手，厂商通常提供统一的管理界面。

劣势除了价格外，就是无法根据企业需求灵活升级性能，一般只能使用厂商提供的模型和工具。但有一说一，这种确实比较缺乏专业 IT 团队进行配置和维护的企业。

3、云端 GPU

3.1 6 大 GPU 厂商

云端 GPU 部署是指租用云服务商(如阿里云、腾讯云、AWS 等)提供的 GPU 实例，来部署大模型和 RAG 框架。根据实际使用的资源按需付费，特别适合初学者或短期 POC 验证。下面贴了两张全球六大云服务商的地域分布和实例类型的对比，大家做个参考。

以上两张图片来自fastone官网

价格方面根据实例配置收费差别很大，对于初期测试 RTX 4090 为例也就够用了，但是很遗憾的是目前阿里云、腾讯云等主流平台主要提供 NVIDIA A100、V100、T4 等专业计算卡，尚未推出基于 RTX 4090 的实例。以下贴了张从阿里云官网找的主流实例类型和价格，大家做个参考：

3.2 glows.ai

为了更加便宜的进行测试，这里推荐个 glows.ai 平台（不是广告）可以选择 4090 的实例，而且很神奇的是，其中居然有个 RAGFlow 实例已预装好相关环境和框架，主打一个开箱即用。

价格方面，每小时需要 3.9 个 credits（ RTX 4090 GPU (24GB 显存，10 个 vCPU，48GB 内存，100GB 存储空间）。我充值了 10 刀有 100 个 credits，差不多 2.8 元每小时，这个价格很适合个人或者小企业来进行短期测试，我现在在给一些企业做 demo 的时候，也是在上面进行操作的。

https://glows.ai/invite/Glows-69kjxn2p （注册链接，无免费额度）

（注：第三方小厂商的稳定性与技术支持，大家自行测评）

关于使用方式上，最直接的是打开提供的网页链接访问 ragflow 的网站，这个效果和本地使用 docker 部署后使用 localhost 打开是一样的用法，唯一不同的就是确实会比自己集成显卡的电脑解析文档快些。

不过还是推荐使用 romote ssh 插件进行连接，这样就可以在本地通过 ragflow 的官方 python api 或者 http api 编写一些自定义的处理脚本，从而更好的实现行业特定的分块策略，以及专业领域的检索优化。

（此处插播个广告，欢迎去试下我在知识星球发布的部分脚本。p.s.下周会建会员群交流日常实践）

如果在做好前两项的基础上，可以再进一步探索嵌入模型的对比，上下文构建等。当然，具体情况还需要根据实际项目特点和资源限制来调整。

需要说明的是，在云端 GPU 这种 RAG 部署方式下，我没有展开介绍开源模型的部署过程，这是以为既然选择了云端测试就更没必要做 LLM 的单独部署，如果后续考虑在本地部署 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B（目前接触企业的主流选择），那就在云端测试环节也直接调用这个 LLM 的 API 即可。

我主要在用的是 siliconflow 这个平台，大家可以做个参考。https://cloud.siliconflow.cn/models?target=deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 。 当然，Qwen 系列的 QwQ-32B 也可以同步对比下看看。

另外，对于云端 GPU 的测试方案，当想要释放云端资源停止计费时，有几种方法可以保存代码和文件。最简单的就是在 VS Code 中，直接从远程文件资源管理器中将文件拖放到本地窗口。当然，如果项目已经使用 Git 管理，只需确保所有更改都已提交并推送到远程仓库。另外，Glows.ai 也提供了"Snapshot"功能，在释放实例前创建快照，下次可以从快照快速恢复环境。

4、结语

选择 RAG 系统的部署方式没有一刀切的标准答案，需要企业根据自身的业务需求、技术能力、预算情况和安全合规要求综合考量。

• 对于对数据安全要求很高、长期使用且有 IT 团队的企业，自购 GPU 硬件可能是理想选择；
• 但对于技术能力有限但预算充足的企业，大模型一体机提供了便捷的解决方案；
• 而对于初创企业、需求波动大或短期项目，云端 GPU 服务则提供了最灵活的选择。

Anyway，个人建议先从小规模云服务开始做 POC 验证，RAG 各个核心组件的调优本也需要花点功夫去适配业务场景，完成初步调试后先在企业内部做小范围试点，随着业务的成熟和规模的扩大，再考虑迁移到更符合长期战略的部署方式。