這套方案適合誰
DGX Spark 提供128GB統一記憶體和完整NVIDIA AI軟件生態，適合希望在辦公環境或研發現場建立專屬大模型能力的企業。對Qwen 35B級模型而言，實際體驗取決於量化精度、上下文長度、KV Cache、並發量和推理框架，不能只按模型參數量判斷。
先驗證模型是否適合內部知識、研發或客戶服務場景，再決定是否擴大GPU叢集。
模型、文件、向量資料和調用日誌留在企業本地環境。
不具備獨立GPU機房，希望使用桌面級設備快速啟動。
先建立可量化的效果與效能基線，降低前期重資產投入。
部署前必須明確的五個參數
01模型版本與量化精度
確認具體權重、上下文能力和推理框架相容性。
02輸入與輸出長度
長文件、程式碼庫和多輪對話會顯著增加記憶體佔用。
03並發用戶數量
單人研發、部門共享和對外服務屬於完全不同的容量模型。
04回應時間目標
需要分別定義首Token延遲、生成速度和端到端時間。
05業務整合範圍
明確是否接入知識庫、企業微信、OA、API或智能體工具。
參考架構
業務入口網頁 · 企業微信 · IDE · API
↓應用服務知識助手 · Agent · 權限控制
↓模型服務Qwen 35B級 · 量化推理 · OpenAI相容介面
↓本地算力NVIDIA DGX Spark · 128GB統一記憶體
標準交付步驟
01
容量測算
根據模型、精度、上下文、並發和延遲目標判斷適配邊界。
02
環境部署
安裝驅動、推理框架、模型服務和運行監控，鎖定相容版本。
03
業務驗證
匯入脫敏測試資料，驗證知識問答、程式碼或業務助手效果。
04
效能驗收
記錄記憶體、首Token延遲、生成速度、並發和長時間穩定性。
驗收標準建議
功能模型載入、非串流與串流對話、多輪上下文、介面鑒權
效能首Token延遲、輸出速度、目標並發、長上下文穩定性
安全網絡邊界、帳號權限、日誌留存、資料和模型檔案保護
維運開機自啟、異常恢復、監控告警、備份及升級回滾
容量邊界
DGX Spark適合驗證和受控規模的生產負載，但不能替代多機多卡叢集。若目標包含高並發、超長上下文、多個大模型同時在線或嚴格高可用，應升級至伺服器級GPU方案。
先測算，再決定是否購買算力
告訴我們模型版本、業務場景、用戶數和上下文需求，我們會先提供容量邊界和驗收建議。