第175章 转正之锚与新征之帆（2/2）

吴迪几乎没有犹豫。他深吸一口气，目光坚定地迎上王主任的视线：“王主任，我有信心。我会尽全力完成这个任务！”

“好！”王主任满意地点点头，“需要什么资源，随时跟我或者it部门沟通。前期主要是技术调研和可行性验证，不用急于求成。”

王主任离开后，办公室里安静了下来。陈浩从电脑屏幕后抬起头，推了推眼镜，难得地主动开口：“大模型？那个……资源消耗很恐怖。”

吴迪点点头，苦笑道：“是啊，估计得跟it部门好好打交道了。数据安全和网络隔离也是个大问题。”

陈浩“嗯”了一声，简洁地说：“有需要数据层面或者基础设施配合的，跟我说。” 这已经是他们之间最高级别的支持表态了。

“谢了，陈工，肯定少不了麻烦你。”吴迪感激地笑了笑。

他转过身，面对自己那台刚刚承载了他转正喜悦的电脑，心情却已截然不同。之前的轻松和安稳被一种沉甸甸的、却又充满吸引力的压力所取代。他打开浏览器，没有像往常一样先看邮件，而是直接输入了几个关键词：“开源大模型 本地部署”、“ma 推理部署”、“vllm 教程”、“模型量化 显存优化”……

一个新的、充满未知与挑战的世界，在他面前轰然打开。

接下来的日子，吴迪的工作重心彻底转移。他的办公桌面上，打开的不再是文献处理项目的代码，而是密密麻麻的技术文档、开源项目的github页面、以及各种部署架构图。他像一个突然被空降到陌生战场的士兵，需要快速熟悉地形、了解敌情、装备自己。

他首先花了大量时间进行技术选型。对比不同的开源大模型（如ma系列、chatglm、qwen等），权衡它们的模型大小、性能、许可证要求以及对硬件的要求。他需要找到一个在公司提供的有限算力下能够跑起来，并且效果和性能达到基本可用的平衡点。

然后，是部署方案的研究。是使用原生的pytorch或transformers库进行部署？还是采用更高效、更适合生产环境的推理服务器如vllm或tgi？每一种方案都有其优缺点和复杂的配置流程。

这期间，他遇到了数不清的问题：

服务器环境配置依赖冲突，一个库的版本不兼容就能卡住半天。

模型权重下载缓慢，动辄几十gb的文件，对网络和存储都是考验。

第一次尝试加载模型时，直接爆掉了服务器显卡的全部显存，程序崩溃。

好不容易部署成功，推理速度却慢如蜗牛，无法满足基本交互需求。

每一个问题，都需要他深入理解其背后的原理，才能找到有效的解决方案。他频繁地出入各种技术社区和论坛，发帖求助，阅读别人的踩坑记录。他也开始更深入地学习cuda、显卡驱动、显存管理等底层知识。

这不再是“遇到问题-搜索解决”的简单循环，而是“理解问题-分析根源-系统解决-积累知识”的深度学习过程。他感觉自己仿佛又回到了最初学习ai时的状态，大脑高速运转，每天都在吸收大量的新知识，攻克一个个小小的技术堡垒。

过程中，他有挫败，有对着命令行报错信息一筹莫展的时刻；但也有惊喜，当第一次成功在本地服务器上调用起大模型，并返回一个像模像样的回答时，那种成就感是难以言喻的。

吴迪知道，这条本地部署大模型的路，才刚刚开始，前方必然还有更多的艰难险阻。但他心中没有丝毫退缩。转正，是他人生的一个坚实锚点，让他得以安稳停泊；而眼前这个新的挑战，则是鼓动他再次启程、驶向更广阔天域的风帆。

他稳稳地坐在工位前，目光专注地落在屏幕上滚动的代码和日志上。过去的稳定已成基石，未来的挑战即是征途。他握紧了手中的“舵轮”，心中充满了迎接风浪、探索未知的渴望与决心。新的篇章，随着转正合同的墨迹干透，已然掀开了充满技术深度与成长潜力的一页。