引言：為什麼要本地部署？
對於香港學校，本地部署人工智能／大語言模型 AI / LLM（如：DeepSeek AI）主要有以下核心優勢：
- 數據隱私與合規性：所有師生數據（如作業、試題、對話記錄）完全留在校內伺服器，符合日趨嚴格的個人資料隱私條例。
- 網路安全與可控性：無需連接外部網路，避免潛在的網路攻擊與資料外洩風險，管理員擁有完全控制權。
- 定制化與適應性：可根據學校的特定課程（如 DSE）、語言環境（粵語、英文、普通話）微調模型，提供更貼合本地教學場景的服務。
- 穩定與高效的訪問：不受外部網路波動影響，確保課堂教學流暢進行。
第一部分：部署前規劃與評估
1.1 明確需求與目標
- 教學場景：主要用於哪些場景？
- 智能輔導與問答
- 作文批改與潤色
- 程式設計教學輔助
- 教師課件與題目生成
- 行政文書處理
- 用戶規模：預計同時在線的師生人數是多少？（這將直接影響硬體規格）
1.2 技術與資源評估
- IT 團隊能力：學校 IT 團隊是否具備基本的 Linux 系統管理、容器技術（如 Docker）和 Python 環境管理能力？
- 預算：包括初期硬體投入與後續維護成本。
第二部分：硬體與軟體環境建議
2.1 硬體需求建議
以DeepSeek AI 的大語言模型為例，其有多種規模，可根據預算和性能需求選擇：
| 模型規模 | 最低 GPU VRAM | 推薦 GPU VRAM | 記憶體 | 儲存空間 | 適用場景 |
|---|---|---|---|---|---|
| 輕量版 (e.g., 7B 參數) | 16 GB | 1x RTX 4090 (24GB) | 32 GB | 500 GB SSD | 中小學校，50人以下同時使用 |
| 標準版 (e.g., 67B 參數) | 80 GB | 2x A100 (80GB) 或 4x RTX 4090 | 128 GB | 1 TB NVMe SSD | 大學、大型中學，數百人同時使用 |
香港本地採購建議：
- GPU：主要以NVIDIA顯卡中性價比極高的作為入門選擇。對於更大型的部署，可考慮向 NVIDIA 合作夥伴採購專業級數據中心 GPU（如 A100和H100）。
- 伺服器：可考慮 Dell、HPE 或聯想等品牌的機架式伺服器，確保良好的散風和穩定性，適應香港較為潮濕的環境。
- 備用電源：建議配置 UPS，應對突發停電。
2.2 軟體環境準備
- 操作系統：推薦使用 Ubuntu Server 22.04 LTS，因其對 NVIDIA GPU 驅動支援最好，社群資源豐富。
- 驅動程式：安裝最新版本的 NVIDIA GPU 驅動程式。
- 容器化技術：使用 Docker 和 NVIDIA Container Toolkit，簡化環境依賴與部署流程。
- 運行環境：準備 Python 環境，並安裝必要的函式庫，如 PyTorch、Transformers 等。
第三部分：部署流程詳解
以下是基於開源方案的核心部署步驟：
3.1 取得模型
- 從 DeepSeek 官方開源倉庫（如 Hugging Face）下載模型權重檔案。
- 注意：確保下載的模型允許商業及教育用途。
3.2 選擇推理引擎
為了提升效能與吞吐量，建議使用高效的推理引擎，而非直接使用原始 PyTorch 程式碼：
- vLLM：非常適合文字生成任務，吞吐量高，支援連續批次處理。
- LM Studio：提供圖形化界面，適合 IT 管理能力較弱的團隊進行快速原型驗證。
- Ollama：部署簡單，內建 API，適合快速啟動。
3.3 部署步驟（以 vLLM 為例）
# 1. 安裝驅動與 Docker
sudo apt update && sudo apt install -y docker.io
sudo systemctl start docker && sudo systemctl enable docker
# 2. 安裝 NVIDIA Container Toolkit
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg –dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg
curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | sed ‘s#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g’ | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo nvidia-ctk runtime configure –runtime=docker
sudo systemctl restart docker
# 3. 使用 vLLM 啟動 DeepSeek 模型
# 這條指令會下載 vLLM 鏡像並啟動一個 API 伺服器
sudo docker run –runtime nvidia -p 8000:8000 \
-v /path/to/your/models:/models \
–gpus all \
vllm/vllm-openai:latest \
–model deepseek-ai/DeepSeek-V3-Lite-Chat \
–served-model-name deepseek-chat \
–api-key “YOUR_SCHOOL_API_KEY_HERE”
3.4 開發用戶界面
部署好後端 API 後，需要一個前端界面供師生使用。
- 選項一（推薦）：使用開源的 ChatUI 項目，如 Chatbot UI、Next-Chat，將其配置為連接本地
http://localhost:8000/v1的 API。 - 選項二：自行開發一個簡單的網頁應用，使用 JavaScript 呼叫 OpenAI-compatible 的 API。
第四部分：最佳實踐與優化
4.1 網路安全與存取控制
- 內部網路：將 AI 伺服器置於學校內部網路，不對外開放。
- 身份驗證：
- 整合學校現有的 Microsoft Active Directory 或 Google Workspace 帳號，實現單一登入。
- 在 API 前端設定 API Key，並分發給師生。
- 防火牆規則：僅允許校內 IP 段訪問 API 端口。
4.2 內容安全與審核
- Prompt 过滤：在 API 層面加入關鍵詞過濾，防止不當提問。
- 輸出審核：可考慮集成開源的內容審核模型，對 AI 的回覆進行二次檢查，確保內容的適宜性。
4.3 效能監控與維護
- 監控工具：使用 Grafana + Prometheus 監控 GPU 使用率、記憶體、溫度和 API 響應時間。
- 日誌記錄：記錄所有 API 請求與回應，用於問題排查與教學分析（注意匿名化處理隱私數據）。
- 定期更新：定期更新模型、推理引擎和系統安全補丁。
4.4 教育整合與培訓
- 教師培訓：舉辦工作坊，教導教師如何將 AI 工具融入教案設計、個別化學習和評估中。
- 學生指引：向學生明確說明 AI 的正確使用方式，強調學術誠信，將其視為「輔助思考的伙伴」而非「代工工具」。
第五部分：挑戰與注意事項
- 初期成本：硬體採購是一次性較大的投入。
- 技術門檻：需要持續的技術支援與維護。
- 模型局限性：AI 可能產生「幻覺」（提供錯誤資訊），需教育師生保持批判性思維，並進行事實核查。
- 版本迭代：AI 技術發展迅速，學校需規劃好模型與系統的更新週期。
結論
在香港學校環境中本地部署人工智能／大語言模型 AI / LLM（如：DeepSeek AI），是一項極具價值的戰略投資。它能以安全、可控的方式，將前沿科技的力量帶入校園。成功的關鍵在於 「技術部署」 與 「教育理念」 的深度融合。建議學校可以從一個小型的試點項目開始（例如為一個電腦科學小組部署），累積經驗後再逐步推廣到全校。
這份指南希望能為您的智慧校園建設提供一張清晰的藍圖。祝您部署順利！
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