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本地部署
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核心洞见
NAS 讨论从 100T 成本、绿联和华为私有云配置，延伸到相册交付、RAID1 双备份和知识库本地盘挂载。
围绕本地部署 ComfyUI，群友给出硬件侧实操判断：核心瓶颈是显存和存储，Windows + N 卡更适合本地部署，图片至少看 16G，开源视频模型要 32G/48G 更稳。
有人准备上 Claude Code 并询问防封办法，群友给出的核心建议是使用更纯净的海外 IP，跨境业务里这属于基础条件。
视频生成工具讨论集中在质量、价格和批量成本之间的权衡：可灵在人像上被认可，Higgesfield 质量高但贵，Seedance 成本也高。
使用云端 AI 就要默认平台可能接触数据，不能把安全寄托在感觉上。
普通经营数据和高敏数据应分级处理，不能用同一套部署策略。
toG、核心技术和强监管场景更适合本地部署或私有化部署。
多数中小商家当下更应在可控边界内优先验证 AI 的经济效应。
本地模型部署前应先做硬件适配判断，显存和内存往往是第一瓶颈。
TTS 出现啸叫不一定是模型完全不可用，可能是参数、依赖或音频处理链路问题。
让 AI 排障时，问题描述越具体，修复成功率越高。
开源模型替换要比较硬件要求、部署成本、音质和稳定性，而不是只看推荐名气。