2026企业私有化AI大模型实战白皮书-基于Qwen3-32B与双路RTX4090的高性能部署与压测报告2026 企业私

2026 企业私有化AI大模型实战白皮书

基于 Qwen3-32B 与双路 RTX 4090 的高性能部署与压测报告

版本：V1.0 日期：2026年1月14日 关键词：大模型私有化部署、Qwen3-32B、RTX 4090、性能压测

1. 摘要

在企业级 AI 落地过程中，数据隐私安全与算力成本控制是两个核心矛盾。传统的 A100/H100 集群方案虽然性能强大，但高昂的硬件成本与租赁费用让众多中型企业望而却步。

本白皮书提出并验证了一种基于消费级显卡（2卡 * NVIDIA RTX 4090） 、vLLM 推理引擎与AWQ 量化技术的高性价比解决方案。通过实战部署阿里巴巴 Qwen3-32B-AWQ 模型，在舆情智能分析研判场景下，实现了 29路高并发 稳定推理，平均响应时间 41s。

实测数据表明，该方案能以极低的 TCO（总体拥有成本）满足企业内部通用问答及行业个性化智能体/工作流自动化等垂直场景需求。

2. 总体架构设计

本方案基于主流的IaaS、PaaS、SaaS三层架构设计，搭建了通用的企业LLM实战架构图。

2.1 架构图

2026 信创双栈·异构算力大模型全景架构.png

2.2 分层解析

IaaS 层（基础设施层）
- 算力基础设施：算力基础设施通过底层GPU/NPU提供硬件支撑。支持国际主流的的NVIDIA A100节点组，国际高性价比的4090节点组，以及自主可控条件下的910B信创国产化节点组，并支持横向算力扩展。
- 存储基础设施：存储基础设施通过底层SSD/HDD提供硬件支撑。支持对数据处理速度较高的SSD节点组以及对价格要求较高的HDD节点组，并支持横向存储扩展。
- 能源基础设施：能源基础设施通过配备双路市电结合 UPS 后备电源方式，构建高可用供电系统。同时，通过结合液冷和风冷方式构建精密液冷单元，确保持续高负载运行下的散热。
PaaS 层（平台层）
- 模型层：模型层支持开源的多种模型的部署，包含大语言模型（如Qwen3系列、DeepSeek系列等）以及多模态模型（如Qwen3-VL系列，whipser系列等）。结合国际主流的vLLM以及国产化的MindIE推理引擎，对上层业务应用提供基础模型能力支撑。同时，通过上层封装智能模型路由层，将模型基础能力和业务调用方实现隔离，通过结合流量分流控制算法的方式，对大模型进行智能分流，同时支持横向模型能力扩展。
- 数据层：数据层支持各类业务资源库的部署。包含AI大模型方向主流的向量数据库（如Weaviate、PGvector等）以及业务资源常用的关系型数据库（如PostgreSQL、MySQL等）的部署。通过上层封装数据资源网关的方式，对上层业务应用提供统一的数据资源出口，可对数据资源进行鉴权及调用频次控制，同时支持横向业务资源类型扩展。
- 开发平台：开发平台支持大模型服务编排、知识库构建以及各类业务后台服务。通过提供业务后台服务，为上层应用提供业务能力支撑（如权限控制，日志记录，业务操作审计等）。同时整合Dify的大模型服务编排以及知识库构建能力，为行业应用提供工作流和智能体搭建的平台支撑。
SaaS 层（业务应用）
- 通用问答：通用问答，结合大模型基模能力，通过整合附件上传、上下文记忆以及知识库等基础能力，为用户提供文档分析、、知识库检索、结合上下文综合分析等功能。通过对话方式，实现针对用户问题进行问答。
- 行业应用：行业应用，结合各个行业应用业务特点，结合大语言模型、多模态模型等基础能力，以及业务积累的各类知识库及数据资源，通过构建智能体/工作流等方式，实现特定的业务功能，结合卡片等方式，提供终端用户便捷的操作体验，用户无需关注细节，仅需使用功能即可

3. AutoDL大模型环境搭建及实战部署

3.1 硬件配置

CPU: Intel(R) Xeon(R) Platinum 8352V CPU @ 2.10GHz (32 vCores)
GPU: 2 x NVIDIA GeForce RTX 4090 (24GB)
内存: 1TB
存储: 30GB（系统盘）+50GB（数据盘）

3.2 软件版本

由于 vLLM 与 PyTorch 的 CUDA 版本存在各种版本冲突情况，我们验证了在以下版本情况下能正常部署：

OS: Ubuntu 22.04.3 LTS
GPU Driver: 570.124.04
vLLM: 0.13.0
CUDA: 12.8
Python: 3.12.3
PyTorch: 2.9.0+cu128
modelscope: 1.33.0

3.3 大模型部署 (Qwen3-32B-AWQ)

步骤一：模型下载

使用 魔塔社区 下载模型文件（此处选择了AWQ的4bit量化版，可在减轻显存压力情况下获得不错的大模型执行效果）：

modelscope download --model 'Qwen/Qwen3-32B-AWQ' --local_dir '/root/autodl-tmp/models/Qwen/Qwen3-32B-AWQ'

下载后的模型文件如下图所示：

模型文件.png

步骤二：推理服务启动

通过 vLLM 启动 OpenAI 兼容 API 服务（大语言模型事实标准）。

关键参数如下： ：

--tensor-parallel-size 2: 开启2卡模型并行（具体取决于卡数，当前验证环境只有2张卡）。
--gpu-memory-utilization 0.85: 强制程序占用85%显存，预留部分显存防止运行过程出现 OOM。
--max-num-seqs 64: 限制最大批处理序列数为64。

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model /root/autodl-tmp/models/Qwen/Qwen3-32B-AWQ \
    --served-model-name Qwen3-32B-AWQ \
    --max-model-len 32768 \
    --port 4444 \
    --trust-remote-code \
    --tensor-parallel-size 2 \
    --gpu-memory-utilization 0.85 \
    --max-num-seqs 64 \
    --enforce-eager

步骤三：端口映射

由于本测试场景通过AutoDL租用算力，无法直接连接互联网端口，需要映射出对应的地址，通过本地访问。

端口映射命令：

ssh -CNg -L 4444:127.0.0.1:4444 -p 5303 root@10.20.30.40

步骤四：OpenAI大模型接口验证

为了确认部署的大模型推理服务已具备对外提供服务的能力，我们需要通过cURL命令进行验证。

cURL命令:

curl --location --request POST 'http://localhost:4444/v1/chat/completions' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "model": "Qwen3-32B-AWQ",
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "You are a helpful assistant."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "请介绍一下你自己。"
        }
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 512
}'

HTTP Response:

{
    "id": "chatcmpl-a720d79aa49a5c2e",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1767862876,
    "model": "Qwen3-32B-AWQ",
    "choices": [
        {
            "index": 0,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "<think>\n好的，用户让我介绍一下自己。作为Qwen3，我需要根据我的身份和特点来进行回应。我是一个大型语言模型，具有强大的对话和文本生成能力。在介绍自己时，我应该保持友好和专业的语气，同时展现出自己的特点。我擅长理解和生成多种语言的文本，并且能够适应多种对话场景。通过介绍自己的功能和特点，可以让用户更好地了解我，并为后续的互动打下基础。我需要确保介绍既全面又简洁，突出自己的优势和特色，同时保持自然流畅的表达。在介绍中，我应该包括自己的基本身份、主要功能、以及能够为用户带来的帮助。通过这样的介绍，可以帮助用户建立对我的基本认知，并激发他们进一步互动的兴趣。同时，我也应该展现出自己对用户的关心和重视，让用户感受到被理解和被重视。在介绍过程中，我应该注意保持语言的简洁明了，避免使用过于专业或复杂的术语，让所有用户都能轻松理解。最后，我应该以开放和欢迎的态度结束介绍，邀请用户提出问题或需求，为后续的互动创造良好的开端。\n</think>\n\n你好！我是Qwen3，阿里巴巴集团旗下的超大规模语言模型。我能够帮助你完成多种任务，比如：\n\n- **回答问题**：无论是学术、技术还是日常生活问题，我都可以尝试回答。\n- **创作文字**：我可以帮你写故事、公文、邮件、剧本等。\n- **逻辑推理**：我可以解决复杂的逻辑问题，帮助你进行分析和决策。\n- **编程**：我可以编写和调试代码，支持多种编程语言。\n- **多语言支持**：我能够用超过100种语言与你交流。\n- **表达观点**：我可以分享对各种话题的看法和见解。\n- **玩游戏**：我可以陪你玩文字游戏、角色扮演等。\n\n我致力于提供安全、可靠和有用的信息和服务。如果你有任何问题或需要帮助，随时告诉我！😊",
                "refusal": null,
                "annotations": null,
                "audio": null,
                "function_call": null,
                "tool_calls": [],
                "reasoning": null,
                "reasoning_content": null
            },
            "logprobs": null,
            "finish_reason": "stop",
            "stop_reason": null,
            "token_ids": null
        }
    ],
    "service_tier": null,
    "system_fingerprint": null,
    "usage": {
        "prompt_tokens": 23,
        "total_tokens": 425,
        "completion_tokens": 402,
        "prompt_tokens_details": null
    },
    "prompt_logprobs": null,
    "prompt_token_ids": null,
    "kv_transfer_params": null
}

验证结论： 通过验证发现，当前大模型已具备对话补全能力，具备为上层应用赋能的条件。

4. 业务场景验证

4.1 大模型生成模拟样本数据

针对大模型压力测试，需要批量的样本数据。我们可以利用大模型的文档生成能力，批量生成模拟的样本数据，为后续的压力测试验证提供合规的样本数据支撑。

Prompt 设计 (生成模拟样本数据) :

请生成10条不同行业和场景的社交媒体短评。

要求如下：

其中必须有10%左右的评论包含一个具体的车牌号；

评论长度要长短不一、错落有致，整体平均长度控制在20字左右；

只要评论内容，严禁输出任何序号（如1.、2.）、行业标签或解释文字；

每条评论独占一行，以便我直接复制到txt文件中。

生成的合规样本数据: :

今天天气真不错，适合出去走走。
这家店的服务态度太差了，避雷！
刚刚在路口看到一辆车，车牌是 京A88888，太牛了吧。
这个新出的游戏有点意思，画面很精致。
加班到现在，感觉身体被掏空。
求推荐一款好用的防晒霜，不想被晒黑。
这种低级错误也能犯？我也是服了。
心情不好的时候就想吃甜食，奶茶必须全糖。
这就是所谓的网红打卡地？全是人头，根本拍不出片。
终于抢到了演唱会的门票，激动得手抖！

注：文中样本数据（含车牌号、评论内容）均由大模型随机生成，不指代任何现实中的真实车辆或评论，如有雷同纯属巧合。

4.2 大模型业务场景验证（识别车牌号场景举例）

步骤一：构造提示词

结合大模型生成的合规模拟数据，结合业务场景构造对应提示词。

Prompt 设计 (识别车牌号场景) :

你是一个评论巡查机器人，负责巡查对应的评论信息。目标：找出评论信息中涉及车牌号的信息。

评论信息如下：今天天气真不错，适合出去走走。这家店的服务态度太差了，避雷！刚刚在路口看到一辆车，车牌是京A88888，太牛了吧。这个新出的游戏有点意思，画面很精致。加班到现在，感觉身体被掏空。求推荐一款好用的防晒霜，不想被晒黑。这种低级错误也能犯？我也是服了。心情不好的时候就想吃甜食，奶茶必须全糖。这就是所谓的网红打卡地？全是人头，根本拍不出片。终于抢到了演唱会的门票，激动得手抖！

步骤二：大模型请求HTTP Request

通过代码一键构造符合OpenAI规范的HTTP Request。

代码片段如下：

// Message 2: User (内容来自 txt)
ObjectNode userMessage = mapper.createObjectNode();
userMessage.put("role", "user");
userMessage.put("content", content); // Jackson 会自动处理转义
messagesArray.add(userMessage);

// 将数组放入根对象
rootNode.set("messages", messagesArray);

步骤三：OpenAI大模型结果验证

为了确认大模型具备相应场景下的模型推理能力，我们需要通过依据生成的HTTP Request调用大模型接口进行验证。

HTTP Response:

{
    "id": "chatcmpl-a66526e1c26c4ffa",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1767862911,
    "model": "Qwen3-32B-AWQ",
    "choices": [
        {
            "index": 0,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "<think>\n好的，我现在需要处理用户的请求，他们希望我作为评论巡查机器人，找出评论中涉及车牌号的信息。首先，我得明确用户的需求是什么。他们可能是在监控网络评论，防止泄露隐私信息，比如车牌号，这些可能涉及个人隐私或安全问题。\n\n接下来，我需要仔细阅读提供的评论信息，逐条检查是否有车牌号。中国的车牌号通常有特定的格式，比如以省份简称开头，后面跟着字母和数字的组合。例如，“京A88888”或“沪C12345”这样的格式。我需要识别出这些符合车牌号格式的字符串。\n\n首先，我会快速浏览所有评论，寻找可能的车牌号。例如，评论中提到“京A88888”、“沪C12345”等，这些都是明显的车牌号。需要注意的是，有些车牌可能包含字母和数字的组合，如“粤B6T789”或“川A52013”，这些也需要识别出来。\n\n另外，有些评论中可能以更隐蔽的方式提及车牌号，比如“偶遇 川A52013”，这里中间有空格，但仍然是车牌号。还有“苏E99699”这样的数字和字母组合，需要确认是否符合车牌格式。例如，苏E后面跟着的数字是否符合五位数的要求，通常车牌号是五位数字，所以苏E99699是六位，可能有问题，但可能用户输入有误，或者确实存在这样的车牌。需要确认实际情况，但根据常规格式，可能五位数字，所以这里可能是个错误，但根据用户提供的数据，仍然需要标记出来。\n\n还需要注意是否有其他格式，比如“贵J33445”或“黑B77889”，这些可能属于不同的省份，但同样符合车牌号的结构。此外，像“云A99999”这样的连号车牌，也是需要识别的。\n\n在处理过程中，可能会遇到一些不确定的情况，比如“赣G00544”是否符合车牌格式，通常车牌号是五位数字，但这里G后面是四位数字，可能用户输入有误，但根据提供的数据，还是需要标记出来。同样，“琼B66888”这样的六位数字，可能不符合常规，但用户提供的数据如此，所以仍需记录。\n\n总结一下，我需要逐一检查每条评论，找出所有符合中国车牌号格式的字符串，并记录下来。同时，注意车牌号可能的变体，如中间有空格、字母的位置是否正确等。最后，将所有找到的车牌号整理成列表，并给出对应的评论内容，以便用户进一步处理。\n</think>\n\n以下是评论信息中涉及的车牌号及其对应的评论内容：\n\n1. **京A88888**  \n   "刚刚在路口看到一辆车，车牌是 京A88888，太牛了吧。"\n\n2. **沪C12345**  \n   "沪C12345 的车主，你的车灯没关，看到了麻烦去关一下。"\n\n3. **粤B6T789**  \n   "粤B6T789 实线变道还别车，这种人建议吊销驾照。"\n\n4. **川A52013**  \n   "偶遇 川A52013，这车牌是专门用来表白的吗？"\n\n5. **苏E99699**  \n   "苏E99699，这车牌是在暗示程序员的加班生活吗？"\n\n6. **浙D74110**  \n   "浙D74110 把车停在斑马线上，素质堪忧。"\n\n7. **鲁H66666**  \n   "鲁H66666 这种连号车牌，我只在梦里见过。"\n\n8. **闽K2B456**  \n   "闽K2B456 的司机师傅，谢谢你刚才礼让行人。"\n\n9. **豫A11223**  \n   "豫A11223，这车牌看着还挺顺口的。"\n\n10. **贵J33445**  \n    "贵J33445 停在消防通道上，一点安全意识都没有。"\n\n11. **黑B77889**  \n    "黑B77889，这车牌看着怎么这么眼熟呢？"\n\n12. **云A99999**  \n    "云A99999，这是哪位大佬的座驾？太霸气了。"\n\n13. **陕U5X910**  \n    "陕U5X910 的车主，你的车窗没关，好心提醒一下。"\n\n14. **赣G00544**  \n    "赣G00544，这车牌谐音有点不太吉利啊。"\n\n15. **琼B66888**  \n    "琼B66888 这种好牌照在海南应该很贵吧？"\n\n16. **晋L00001**  \n    "晋L00001，这绝对是当地的一号人物。"\n\n---\n\n### 说明：\n- **车牌格式**：中国车牌通常以省份简称（如京、沪、粤）开头，后接字母（如A、B、C），再跟5位数字（部分特殊车牌可能为6位或包含字母组合）。\n- **特殊车牌**：如连号（如京A88888）、谐音车牌（如苏E99699）、表白车牌（如川A52013）等，均符合车牌格式，但需注意是否涉及隐私泄露风险。",
                "refusal": null,
                "annotations": null,
                "audio": null,
                "function_call": null,
                "tool_calls": [],
                "reasoning": null,
                "reasoning_content": null
            },
            "logprobs": null,
            "finish_reason": "stop",
            "stop_reason": null,
            "token_ids": null
        }
    ],
    "service_tier": null,
    "system_fingerprint": null,
    "usage": {
        "prompt_tokens": 1342,
        "total_tokens": 2605,
        "completion_tokens": 1263,
        "prompt_tokens_details": null
    },
    "prompt_logprobs": null,
    "prompt_token_ids": null,
    "kv_transfer_params": null
}

验证结论： 通过验证发现，当前大模型已具备识别车牌号场景能力，可作为智能体/工作流的核心业务流程。

5. 性能压测

本章节结合车牌号识别场景基于 Apache JMeter 进行并发压力测试，实测 2卡 * NVIDIA RTX 4090 条件下的性能边界。

5.1 压测关键指标

压测目： 测试集包含 100 条车牌号识别场景下的合规模拟数据，验证中短文本条件下的大模型推理任务性能。

5.2 性能劣化曲线

性能劣化方面，通过Transactions Per Second分析每秒处理的请求数，结合Response Times Over Time和Active Threads Over Time获取到对应拐点的的并发数。

Transactions Per Second

Transactions Per Second.png

Active Threads Over Time

Active Threads Over Time.png

Response Times Over Time

Response Times Over Time.png

从 JMeter 监控数据可以看出明显的性能拐点：

阶段一 (0-29并发) ：响应时间随并发线性增加，系统运行平稳。
阶段二 (30-32并发) ：响应时间陡增，从 41s 劣化至 58s，GPU 计算单元饱和。

5.1 压测结论

实测 2卡 * NVIDIA RTX 4090 条件下，最优并发数为29个，响应时间为41秒，此时吞吐量最大。GPU使用率方面，处于80%~95% 的高位使用，发挥了GPU的最佳性能，同时预留的部分显存，防止出现OOM。

指标项	并发数	响应时间	业务含义
最优并发	29	41993ms	在此并发以内，系统吞吐量最大，响应时间尚可。
极限并发	32	58810ms	并发临界点，超过此并发数，队列开始积压，响应逐步恶化。

6. 结论与展望

6.1 商业价值

本白皮书构建异构条件下的国际主流+国产信创算力大模型的全景架构，通过结合消费级硬件的实战大模型部署以及实战业务场景，验证了企业级AI落地的可行性，存在如下核心价值：

异构架构：架构层面完美支撑国际主流的NVIDIA系列以及国产信创的晟腾系列，支持异构部署。
数据安全：私有化部署方面，数据在内网传输，规避了数据泄露风险。
成本优势：基于消费级显卡验证了在低成本条件下的可行性。
业务场景支撑：29 并发的能力足以支撑日常的分析类业务场景，相较于传统的模式，极大的提示了分析效率。

6.2 核心算力成本投入计算

考虑到消费级显卡的物理损坏情况，此处按照3年周期进行计算核心成本投入情况。

以本次实测的2卡 * NVIDIA RTX 4090进行计算：

方式	计算周期	总成本（估算）
AutoDL租用	3年	11.6万元
购买显卡	3年	4.5万元

注：本白皮书购买显卡方式仅考虑和核心显卡成本，其余整机部分需要按照实际情况计算投入，且需要综合计算电费支出情况。

免责声明：根据 NVIDIA EULA 协议，NVIDIA GeForce 系列显卡主要面向个人娱乐及工作站用途。如需在大规模数据中心进行商业运营，请咨询 NVIDIA 官方授权。本白皮书仅供技术研究参考。

6.2 建议

对于实际业务场景，建议在 API 网关层结合业务特点，设置合理的流量控制及分流策略。通过异步消息队列方式，针对空闲算力进行异步的调用，充分发挥硬件算力。

附录：落地实战工具包

为了帮助技术团队快速复现本方案，我们整理了完整的工程资产包，包含以下直接可用的源文件：

架构图源文件 (.drawio)：分层清晰，可直接用于技术汇报，也可结合业务特点进行调整。
JMeter 压测脚本 (.jmx)：预置了 Header、Body 和并发线程组配置，导入即用。
JMeter压测报告 (report)：提供本次测试的完整压力测试报告，可直接查看结果。
Postman 接口合集 (.json)：包含推理、分词、监控等标准接口定义，导入即用。
OpenAI接口生成代码 (.java)：包含一键生成符合OpenAI规范的HTTP Request功能，一键执行。
模拟数据提示词：包含模拟数据样本生成的完整提示词，可按需生成对应的合规数据。
Linux命令：包含部署过程中常用的Linux命令，可直接参考。

获取方式：关注公众号 Gin的AI架构实验室 ，发送关键词“白皮书”获取！

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