第一步：选择合适的腾讯云服务器配置
提供多样化的云服务器（CVM）实例，针对AI工作负载推荐GPU机型如GN10X（搭载NVIDIA Tesla V100）或GN7（基于A10/T4），支持高并行计算。用户可根据模型规模（如LLaMA-2、ChatGLM等）选择显存大小，例如13B参数模型建议配置至少24GB显存。弹性按需付费模式可大幅降低初期成本，而预留实例券则适合长期稳定需求。
第二步：快速部署环境与依赖项
预装镜像市场提供Ubuntu 20.04/22.04 LTS等系统镜像，内置CUDA和cuDNN驱动，开箱即用。通过Tencent Cloud CLI或控制台一键启动实例后，可使用容器化方案（如Docker）快速部署Hugging Face Transformers或FastChat框架。腾讯云容器服务TKE可进一步简化集群管理，支持自动扩缩容以适应流量波动。
第三步：模型优化与加速技巧
结合TI-ONE平台，用户可对开源大模型进行量化（INT8/FP16）、剪枝或蒸馏优化，显著降低推理延迟。自研的Angel-PTM框架支持分布式训练加速，配合高速云硬盘CBS（SSD）实现模型参数快速加载。此外，全球加速网络GAAP可确保跨国访问的低延迟，尤其适合国际站用户。
第四步：安全防护与权限管理
提供多层安全防护：网络ACL与安全组隔离端口风险，KMS密钥管理保障模型权重加密，CAM权限系统精细化控制访问权限。通过私有网络VPC与子网划分，确保数据传输不外泄。日志服务CLS实时监控API调用，结合Web应用防火墙防御恶意请求，满足GDPR等国际合规要求。
第五步：集成与业务场景落地
通过API网关封装模型推理接口，轻松对接企业微信、自有App或网站。Serverless架构SCF可实现事件驱动的自动扩缩容，应对突发流量。典型案例包括：客服系统（结合腾讯云呼叫中心）、智能文档分析（对象存储COS+OCR）、多语言翻译（全球节点加速）等。
