应用场景
在本地环境中运行 AI 辅助开发
对于连私有云都跨得太远的组织:在你自己的硬件上运行 AI 辅助工程,配有自有大模型选项,在另行约定的条款下进行。
本地部署的 AI 应用开发,意味着在你的组织实际物理掌控的基础设施上,运行 AI 辅助工程及其产出的应用。Ciao 在另行约定的条款下支持本地部署,配有自有大模型选项与多供应商模型阶梯。与只能在云端使用的 AI 搭建工具不同,Ciao 把完整的交付闭环——受治理的分支、人工审批、QA、实时安全测试、只增不减审计日志——与一种从不要求你的工作负载离开你环境的部署方式结合在一起。
发布日期 2026-07-03 · 最近更新 2026-07-03
当“用哪个云”这个问题的答案是“不用云”
有些组织,每一次 SaaS 评估都会得出同样的结论:工作负载不能离开这栋楼。把运营系统留在现场的制造工厂、拥有强制性基础设施要求的政府机构、管控框架早于云计算时代就已存在的银行、运行关键业务的公用事业与电信企业——对它们来说,“用哪个云区域”本身就是一个问错了的问题。基础设施在物理意义上属于它们自己,软件必须迁就它、来到它面前。
这种立场,让这些组织被这一整波 AI 开发浪潮排除在外。把简单语言变成可运行软件的工具,绝大多数都是云优先的,而通常的折中方案——让 AI 工具运行在供应商的云上,生产环境则留在本地——恰恰在治理最需要完整性的地方,把整个生命周期切成了两半。
Ciao 在另行约定条款下提供的本地部署路径,是把 AI 软件开发生命周期带到你的基础设施上,而不是反过来。这个交付闭环,和定义整个平台的那一套完全相同:由 AI 软件组织完成工作,Guardrails 映射业务领域并强制执行简明英文政策,人工审批记录在受治理的分支上,配有 QA 与安全关卡,以及只增不减的审计日志。模型策略也是对话的一部分:对于有此要求的组织,提供自有大模型选项,而带回退机制的多供应商模型阶梯,则降低了对任何单一模型供应商的依赖。客户代码绝不用于训练模型,推理运行在零保留期合约之下。
本地部署的 AI 开发需要什么
要求本地部署的组织,往往会带着同样一份清单前来:
- 部署在自有基础设施上 — 平台及其产出的应用,运行在你的组织掌控的硬件上,条款另行约定,精确划定各方职责。
- 模型管控 — 面向必须自行决定推理发生地点的组织的自有大模型选项,以及带回退机制的多供应商模型阶梯,以避免对单一供应商的依赖。
- 数据与代码保护 — 不用客户代码进行训练、零保留期模型合约,以及可在 NDA 下提供、纳入评估档案的 SOC 2 Type II 报告。
- 身份与访问 — 针对你的目录实现的 SAML 或 OIDC SSO、可选的多因素认证,以及映射到你现有角色体系的基于角色的访问控制。
- 完整的审计证据 — 覆盖提示词、合并、部署与管理员操作的只增不减审计日志——这正是严格管控框架所要求的生命周期证据。
- 支持真实技术栈 — 包裹 Rails、Java、Go、Python、Node 与多进程后端的自定义沙箱镜像,因为本地部署的资产很少是从零开始的。
一个本地部署项目是如何运行的
1. 与销售团队界定环境范围
本地部署按另行约定的条款运行。第一步是界定你的基础设施、模型要求与安全限制——包括在有强制要求时的自有大模型选项。
2. 在内部搭建平台
交付环境建立在你的基础设施之上,身份体系通过 SAML 或 OIDC 接入你的 SSO,访问权限通过 RBAC 进行映射。
3. 在需要的地方包裹现有系统
自定义沙箱镜像把你的 Rails、Java、Go、Python、Node 或多进程后端带入 AI 辅助的生命周期——现代化项目与全新构建共享同一套闭环。
4. 定义治理规则
Guardrails 映射业务领域,识别出受保护区域,并用简明英文政策规定谁必须批准什么。
5. 在受治理的分支上构建与变更
简单语言的请求变成携带风险评估的分支;被标记的变更会在合并前等待记录在案的人工审批。
6. 为每次发布把关
QA 运行确定性回放与冒烟测试关卡;Security 运行扫描、依赖项检查,以及针对线上应用确认过的访问控制探测。
7. 在边界之内运维
Doctor 以只读方式诊断,SysOps 负责处理漂移与回滚,Conductor 展示整个项目组合——一切都在你自己的围墙之内。
安全与治理检查清单
- ✓ 在另行约定、明确界定范围的条款下进行本地部署
- ✓ 自有大模型选项,以及带回退机制的多供应商模型阶梯
- ✓ 不用客户代码进行训练;零保留期模型合约
- ✓ SAML 或 OIDC SSO、可选多因素认证、基于角色的访问控制
- ✓ 在受治理的分支上,合并前记录在案的人工审批
- ✓ 覆盖提示词、合并、部署与管理员操作的只增不减审计日志
- ✓ SOC 2 Type II 报告可在 NDA 下提供,纳入你的评估档案
本地部署项目落地的地方
本地部署项目集中出现在那些把基础设施管控当作政策要求、而非个人偏好的行业。以下是自有硬件上的 AI 辅助开发最常落地的环境,以及它在那里产出的应用类型:
制造工厂系统
生产追踪、质量工作流与维护工具,运行在工厂基础设施之上,就在它们所服务的机器旁边。
政府内部工作流
案件处理、审批与记录工具,运行在机构管控的基础设施上,配有监督要求的审计证据。
银行运营工具
对账、例外处理与内部工作流应用,运行在一套从未假设过云计算存在的管控框架之内。
公用事业现场与资产应用
面向系统被列为关键基础设施的运营商的资产台账、检查工作流与班组工具。
电信运营控制台
开通、事件处理与网络相邻的工作流工具,必须活在运营商自己的环境之内。
科研与实验室环境
面向那些协议要求每一个字节都留在现场的机构的数据处理与工作流应用。
需求与 Ciao 的应对方式
严格管控的组织,带来的是历经多年供应商评估打磨出来的需求清单。下表把定义本地部署项目的这些需求,对应到 Ciao 满足它们的方式——从模型管控到管控框架所要求的审计证据。
| 需求 | Ciao 如何满足 |
|---|---|
| 没有任何东西离开我们的基础设施 | 在另行约定条款下进行本地部署 |
| 对模型的掌控 | 自有大模型选项;带回退机制的多供应商阶梯 |
| 代码与数据保护 | 不用客户代码进行训练;零保留期合约 |
| 涵盖现有系统 | 自定义沙箱包裹 Rails、Java、Go、Python、Node、多进程后端 |
| 对变更的人工掌控 | 通过 Guardrails 实现的、带记录在案审批的受治理分支 |
| 审计与评估证据 | 只增不减的日志;可在 NDA 下提供的 SOC 2 Type II 报告 |
| 在我们自己的围墙之内扩展 | 基于 Kubernetes 的基础设施,配有隔离的 Pod、休眠与唤醒机制 |
常见问题
本地部署是 Ciao 的标准套餐吗?
不是——本地部署按另行约定的条款运行,针对你的基础设施、模型要求与安全限制来界定范围。这是一项从与销售团队的对话开始的企业级合作,而不是一个结账页面。
我们能使用自己的语言模型吗?
对于必须掌控推理发生地点的组织,存在自有大模型选项。与此同时,Ciao 带回退机制的多供应商模型阶梯,降低了对任何单一模型供应商的依赖——这种韧性,正是严格管控环境所看重的特质。
我们的代码或数据会被用来训练模型吗?
不会。客户代码绝不用于训练模型,推理运行在零保留期模型合约之下。SOC 2 Type II 报告可在 NDA 下提供,支持你的内部评估。
这能与我们已经在本地运行的系统协同工作吗?
可以。自定义沙箱镜像把 AI 辅助工程包裹在 Rails、Java、Go、Python、Node 与多进程后端之上,让你已经在运营的这套资产,和全新应用一起加入同一套受治理的生命周期。
人类如何始终掌控 AI 所做的变更?
Guardrails 把代码映射进业务领域,检测高风险变更并应用简明英文政策;被标记的变更会在受治理的分支上,等待记录在案的人工审批。覆盖提示词、合并、部署与管理员操作的只增不减审计日志,让这种掌控变得可以证明。
一次本地部署合作要花多少钱?
开发项目起价为每年 10,000 美元,本地部署条款会在此基础上,针对你的环境另行界定范围。带上你的基础设施限制和模型要求联系销售团队,获取具体方案。