大模型代部署是指由技术人员根据用户电脑、工作站或服务器配置，协助选择模型、部署运行环境并确认本地大模型可用。
它适合想在本机、工作站、DGX Spark 或内部服务器上运行大模型的个人和团队。
一句话答案
如果你想跑 Qwen、Llama、DeepSeek、Gemma 等本地大模型，但不确定硬件、模型和部署方式，就适合大模型代部署。
它解决什么问题
本地部署大模型不只是下载模型。
还要看显卡、显存、内存、系统、模型大小、量化方式、推理速度和访问方式。
代部署服务可以按机器条件匹配更合适的模型，并跑通基础使用。
适合哪些场景
适合个人本地 AI、团队内部知识助手、代码辅助、本地数据不出网、工作站模型测试和服务器部署。
如果只是偶尔聊天，在线模型可能更简单。
部署前准备什么
准备系统信息、显卡型号、显存、内存、硬盘空间、目标模型、使用人数和访问方式。
大模型代部署服务适合需要模型选型、部署和可用性确认的人。
常见问答
Q：本地大模型一定需要显卡吗？
不一定，但显卡会明显影响速度和可运行模型大小。
Q：模型越大越好吗？
不一定。硬件能稳定运行、效果满足场景更重要。
Q：代部署包含模型选择吗？
通常会根据机器配置和使用场景协助判断。