这套方案适合谁
DGX Spark 提供128GB统一内存和完整NVIDIA AI软件生态，适合希望在办公环境或研发现场建立专属大模型能力的企业。对于Qwen 35B级模型，能否达到预期体验取决于量化精度、上下文长度、KV Cache、并发量和推理框架，不应只按模型参数量判断。
验证模型是否适合内部知识、研发或客服场景，再决定是否扩大GPU集群。
模型、文档、向量数据和调用日志留在企业本地环境。
不具备独立GPU机房，希望使用桌面级设备快速启动。
先建立可量化的效果与性能基线，减少前期重资产投入。
部署前必须明确的五个参数
01模型版本与量化精度
确认具体权重、上下文能力和推理框架兼容性。
02输入与输出长度
长文档、代码库和多轮对话会显著增加内存占用。
03并发用户数量
单人研发、部门共享和对外服务属于完全不同的容量模型。
04响应时间目标
需要分别定义首Token延迟、生成速度和端到端时间。
05业务集成范围
明确是否接入知识库、企业微信、OA、API或智能体工具。
参考架构
业务入口网页 · 企业微信 · IDE · API
↓应用服务知识助手 · Agent · 权限控制
↓模型服务Qwen 35B级 · 量化推理 · OpenAI兼容接口
↓本地算力NVIDIA DGX Spark · 128GB统一内存
标准交付步骤
01
容量测算
根据模型、精度、上下文、并发和时延目标判断适配边界。
02
环境部署
安装驱动、推理框架、模型服务与运行监控，锁定兼容版本。
03
业务验证
导入脱敏测试数据，验证知识问答、代码或业务助手效果。
04
性能验收
记录显存、首Token延迟、生成速度、并发及长时间稳定性。
验收标准建议
功能模型加载、非流式与流式对话、多轮上下文、接口鉴权
性能首Token延迟、输出速度、目标并发、长上下文稳定性
安全网络边界、账号权限、日志留存、数据和模型文件保护
运维开机自启、异常恢复、监控告警、备份及升级回滚
容量边界
DGX Spark适合验证和受控规模的生产负载，但不能替代多机多卡集群。若目标包含高并发、超长上下文、多个大模型同时在线或严格高可用，应升级到服务器级GPU方案。
先测算，再决定是否购买算力
告诉我们模型版本、业务场景、用户数和上下文需求，我们会先给出容量边界和验收建议。