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精选88r/LocalLLaMA(Reddit)技巧与观点

4U服务器部署4张6000 Pro供40人团队使用Local AI

4x 6000 Pro for the company

原文
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推荐理由

提供了一手的企业级本地AI部署全栈方案,从硬件选型到软件栈配置均有具体参数,对搭建私有化AI基础设施的团队极具参考价值。

Here is how i serve 40 people (10 of them developers) with local AI services.

以下是我为40人(其中10人为开发人员)提供本地AI服务的方式。

  • n8n for automatisation
  • whisper and Vexa AI, a bot joins Teams and makes transcripts, n8n later extracts decisions and todos
  • OpenWebUI, ChatGPT-like webinterface for everyone, most agentic features are disabled, websearches via Tavily are possible
  • Every developer has an API key to use via BiFrost (OpenAI compatible API router) for what they find useful
  • Every developer has a local Linux VM where agents can be installed.
  • A 4U server that contains 4 6000 Blackwell MaxQ and 384GB DDR5 and one AMD EPYC 9275F 24-Core CPU.
  • The server runs Proxmox, every model or application runs inside LXC with Cuda 13.3 and Debian 13, Driver 595.
  • mainmodel is Deepseek V4 Flash with vLLM, GPU utilization 0.55, TP4, 1M context.
  • fallbackmodel is Qwen 3.8 27B Q8 with llama.cpp, 265K context in Q8.
  • minimodel is K2-Horizon 7B Q6 with llama.cpp, with 64K context in Q8.
  • ComfyUI to generate pics and videos for marketing.
  • Embedding/Reranking with Geofront/BGE-M3-GGUF:BF16 and sinjab/bge-reranker-v2-m3-F16-GGUF with llama.cpp
  • Overall cost of the server was around 55k€.
  • Backup server with two 6000 Blackwell MaxQ is planned
  • n8n用于自动化
  • Whisper和Vexa AI,一个机器人加入Teams并生成转录文本,n8n随后提取决策事项和待办任务
  • OpenWebUI,为所有人提供的类似ChatGPT的Web界面,大多数智能体功能已禁用,可通过Tavily进行网络搜索
  • 每位开发人员都拥有一个API密钥,通过BiFrost(兼容OpenAI的API路由器)使用,以便按需调用所需功能
  • 每位开发人员都拥有一台本地Linux虚拟机,可在其中安装智能体。
  • 一台4U服务器,包含4块6000 Blackwell MaxQ显卡、384GB DDR5内存以及一颗AMD EPYC 9275F 24核CPU。
  • 该服务器运行Proxmox,每个模型或应用程序均在LXC容器中运行,配备CUDA 13.3、Debian 13系统和595版驱动程序。
  • 主模型为Deepseek V4 Flash,使用vLLM部署,GPU利用率为0.55,TP4并行,支持1M上下文。
  • 备用模型为Qwen 3.8 27B Q8,使用llama.cpp部署,Q8量化下支持265K上下文。
  • 轻量模型为K2-Horizon 7B Q6,使用llama.cpp部署,Q8量化下支持64K上下文。
  • ComfyUI用于生成营销所需的图片和视频。
  • 嵌入/重排序使用Geofront/BGE-M3-GGUF:BF16和sinjab/bge-reranker-v2-m3-F16-GGUF,配合llama.cpp实现
  • 服务器的总成本约为55k欧元。
  • 计划配置一台备用服务器,配备两块6000 Blackwell MaxQ显卡

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