先问「为什么要本地」
本地部署常见动机包括：数据不出域、可控成本、可离线调试、以及对特定模型版本的可复现需求。若你的目标是「随便试试」，云端推理往往更省时间；若你的目标是「可审计的合规流程」，本地或专有环境才是讨论起点。
把动机写清楚，能避免你投入显卡与运维后，才发现问题其实在数据治理或产品流程。
硬件与量化：别用峰值指标骗自己
显存与吞吐取决于模型参数、量化精度、上下文长度与并发。入门建议先确定最大上下文与最大并发两个 SLA，再反推配置。量化（INT8/INT4 等）能显著降低显存，但可能带来指令遵循与代码能力的损失；评测时要用你的真实任务集，而不是只看通用榜单。
推理框架与生态：锁定版本
常见选择包括各类推理框架与封装工具。选型时重点看：与你目标模型的兼容性、社区活跃度、是否支持批处理与流式输出、以及是否能固定版本与构建参数。团队里至少要有一个人能复现「从安装到跑通」的文档，否则本地部署很容易变成单点知识。
数据与隐私：本地不等于「无风险」
本地模型仍可能处理敏感数据；你需要明确日志、缓存与崩溃转储的位置与保留策略。若设备共享或多人使用，还要考虑访问控制与密钥管理。把「最小权限」写进流程，而不是写进口号。
运维与更新：把升级当成发布
模型权重、依赖库与驱动版本变化会引入行为漂移。建议至少建立：版本记录、回滚策略、以及每月一次的回归评测。
什么时候不该自建
当你缺少稳定的评测集、没有值班与监控、且业务对延迟与成本不敏感时，自建可能只会增加复杂度。此时更合理的路线是：先买可复现的 SLA，再把本地部署当作阶段性目标。
小结
本地部署是工程与流程问题，不是「下载权重就能跑」的娱乐项目。把目标、边界与回归评测准备好，再决定投入硬件与人力，会省很多弯路。