摘要：越来越多的求职者将AI技能列为职业转型首选，而这一趋势仍在持续升温。前者已被讨论太多，本文则聚焦如何转型AI这一方向。

定了！2025开年大会20+4位嘉宾，聊五大增长方式

AI的快速进化正以双重姿态重塑职场：一方面，传统生产方式被加速瓦解；另一方面，全新的职业机遇喷涌而出。

越来越多的求职者将AI技能列为职业转型首选，而这一趋势仍在持续升温。前者已被讨论太多，本文则聚焦如何转型AI这一方向。

资深的IT技术专家张子良直言：“零代码部署、知识库构建与提示词工程，已成为跨入AI领域的三项基础技能。”张子良自DeepSeek发布首日便投身技术实测，累计完成10多家企业级部署验证。

本文基于与张子良的深度对话，系统梳理了DeepSeek本地部署的技术路径与成本结构，并详解应对AI幻觉的两种核心解决方案——提示词控制、知识库限制。

此外，见实与张子良联合开发的课程《DeepSeek R1 本地部署实战教程》中还披露了更多关键技术细节，包括网页版分享、并发支持、多用户及权限管理等，零代码操作适配个人与企业多场景需求。

在见实3月12-13日开年大会上，张子良也会来到现场继续展开深度分享。你可以点击文末报名参加见实大会，在现场听更多干货内容。以下为深聊精华，如下，enjoy：

01 DeepSeek本地部署选型与成本对比

见实：网上有很多本地部署方案，它们之间有什么差异？该如何选择？

张子良：本地部署主要有两种技术方案：

企业内部完全部署：部署671b满血版，模型和数据都在本地，确保数据不出企业，安全性高。生产环境中，70b和671b模型的生成质量更好。如果只是测试，可以选择7b、8b、14b、32b等模型，具体取决于显卡配置。

API接入：调用第三方API接口接入DeepSeek服务。DeepSeek在泛领域表现优秀，但在垂直领域存在不足，需结合本地专业知识优化。此时，本地知识库仍需放在本地。

关于服务商选择，目前实测稳定的API接口只有豆包。其他服务商如硅基流动（与华为合作）、阿里云和百度千帆，存在访问速度慢、稳定性差的问题。

企业内部部署的稳定性更强，数据不外流，是最理想的方式。例如，天津一家高分子材料企业使用16台H20纯本地部署，访问速度极快。如果资金有限，可以选择API接入。

见实：本地部署还有哪些意义？

张子良：如果只是简单了解，可以使用官方网页。但从我接触的十几万学员来看，一个新趋势是：很多人，尤其是年轻人，正在转行到人工智能领域。掌握AI能力可以拓展职业宽度。学习安装部署、知识库应用和提示词使用，是转型的基本要求。

这些技能与代码无关，现有方案支持零代码操作。通过学习，还能了解人工智能的未来趋势，提升整体能力。我的课程前半部分面向个人，方案采用open-web UI 模式，支持网页版分享、并发、多用户和权限管理，同时适用于个人和企业。

见实：做本地部署需要什么样的设备？具体投入成本是多少？

张子良：

个人学习：可根据系统版本（1.5b、7b、8b、14b、32b、70b、671b）选择配置。最低需要独立显卡，如2060、3060或4060，可安装7b或8b模型。3090、4090、5090显卡可部署32b或14b模型。

成本：3060约两3000元，3090约6000元。5090发布价1.5万元，现价超10万元，难购买。买显卡一定要注意渠道，选择有三年质保的平台（如京东），比较可靠。

性价比：3090显存24GB，性能足够，适合个人学习。

企业级应用：最低需70b模型，推荐两块A6000显卡，成本约7万元，加上主机总成本在10万元以内。671b模型需八块A100或H100，价格波动大，约15万到20万/块。满血版配置需八块A100，总成本160万到200万。

API模式：适合预算有限的用户。百万token输入约2元，输出约8元，综合成本约10元/百万token。

低成本方案：国内一些方案宣称成本控制在十万以内，但实测不靠谱。原因包括显存加内存模式超出普通电脑承载能力、内存易损坏、不支持并发等。短期内，建议选择API接入，等待低成本方案成熟。

见实：除了刚才提到的还需要其他费用吗？

张子良：电费也是一个大头。比如，一张3090显卡每小时耗电约400瓦，A100显卡每小时耗电8到10度。个人在家部署时，电费开支不小。像我自己有八块3090，跑任务时一个月电费就2000多元。

见实：完成部署后，这个解决方案能达到什么程度？

张子良：私有化部署的功能与官网网页版完全一致。因为模型是开源的，输出能力没有区别。具体可以从三方面看：

业务场景结合：DeepSeek可应用于日常办公，如撰写文案（周报、月报、年报）、VI制作、生成PPT格式文案、Excel数据分析等。

企业运营分析：传统模式下，企业需人工分析报表，而DeepSeek可通过自然语言交互，将自然语言翻译为SQL语句，从数据库检索数据并生成可视化图表，提升数据分析效率。

自媒体运营：DeepSeek可批量生成爆款标题、文案，辅助图片和视频素材创作，从热点捕捉到内容生成，实现全链条AI辅助。

AI应用场景广泛，关键是结合实际业务需求。如果有特定场景，可以探索如何利用AI提升效能或开发新业务模式。

02 应对AI幻觉的两种解决方案及详解

见实：在具体应用中，如何更高效、准确地与AI交互，减少“幻觉”？

张子良：常见控制方式有两种：

第一种，提示词控制，有5个关键因子：

明确角色：告诉AI你是谁、扮演什么角色。

任务目标：说明要实现的任务。

预期结果：描述希望得到的回答。

提供样例：给出期望结果的示例。

限制条件：设定回答的精准度要求。

第二种，知识库限制：

知识库用于限制AI输出范围，优先从本地知识库获取答案，并对结果打分。设定质量分阈值，确保输出可信。

见实：什么样的个人和企业必须有知识库？

张子良：知识库是对大模型能力的拓展。大模型在泛领域表现不错，但在垂直领域（如高分子材料、化工、高校）能力有限。知识库的作用是弥补这一不足。

对于企业而言，通用大模型无法覆盖企业的垂直领域知识，而拥有核心数据的企业（如金融、学校）通常选择纯本地化部署，甚至物理断网。

对个人用户而言，如果不需要本地部署或知识库，可能意味着工作内容不涉及专业知识。例如，自媒体创作者追逐热点，但对于教师、公务员、律师、科研人员等，本地化部署和知识库是刚需。

见实：AI应用方面有哪些好案例？

张子良：B站一位博主通过两篇文章、两场直播，六周内粉丝从2000涨到10万+。他利用AI捕捉热点，分析热榜话题，吸引用户关注。

我自己也通过类似方法上过B站榜单。通过抓取排行榜和热点，用大模型分析，当时最热的话题是私有化部署。如今，二线、三线城市才开始接触这一话题，而一线城市已进入下一阶段。

近期自媒体平台上关于本地化部署和知识库的文章增多，正是因为大模型帮助捕捉到了这些热点。我的课件内容也大多由大模型生成，极大提升了效率。

见实：在使用AI的过程中，需要注意哪些事项，以及如何避免这些问题？

张子良：使用AI时，技巧是关键。大模型已经火了三年，有许多成熟的经验和方案，尤其是提示词模板。这些模板能帮助快速生成高质量内容。对于新人，建议多参考别人总结的提示词模板。此外，可以多尝试工具化的解决方案，比如智能办公。

PS.

AI增长，是3月12-13日广州开年私域大会中将要分享的五大增长热点之一。

届时，张子良在内的20位嘉宾将围绕视频号/送礼物、AI增长、全域增长、私域直播、海外私域等，进行深度切磋。涉及快消、母婴、护肤美妆、食品饮料、服饰、酒业、医疗、生活服务、游戏等主流行业。欢迎加入见实会员（点击下方按钮），现场与私域高手们畅聊。

还能获取在线课程（含DeepSeek R1 本地部署实战教程等）、40+主题白皮书（含小绿书运营指南、企微账号防封与养号手册等），及2025全年大密度游学和私享会。

开年内容提前看：

定了！2025开年大会21+3位嘉宾，聊五大增长方式

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来源：见实科技