企业 AI 之痛：使用DeepSeek 碰壁，Folib 制品库 “救场”

概述

在科技飞速发展的当下，以 DeepSeek 为代表的开源大模型为企业的智能化转型带来了无限可能，然而，其在应用过程中所暴露出的诸多问题，如网络安全隐患、数据与模型管理难题以及协作效率低下等，也让企业在拥抱新技术时面临着严峻挑战。

博云牧品 Folib 制品库的出现，犹如一场及时雨，精准地解决了企业在使用开源大模型时的痛点。它不仅实现了 Ollama 私有化仓库部署，确保数据不出域，满足金融级合规要求，更在数据管理、模型管理以及协作效率提升等方面发挥了关键作用。通过集中存储和清晰的版本控制，数据管理变得有序；统一的模型存储与共享机制以及方便的迭代流程，让模型管理高效便捷；跨团队协作的加强和规范的工作流程，大幅提升了团队协作效率。

企业获取DeepSeek的潜在隐患

在刚刚过去的蛇年春节，DeepSeek 的火爆出圈，无疑成为国产技术发展进程中的高光时刻，标志着国内 AI 领域迈出了重要一步。这一转变不仅彰显了国产技术的崛起，更深刻地改变了大众对 AI 的关注点，从曾经对 “机器人是否会取代人类工作” 的深度忧虑，转向对 “一个 AI 抢走另一个 AI 饭碗” 的饶有兴致的讨论。就连知识付费领域也迅速做出反应，售卖 AI 编程课程的博主们，果断将宣传资料上的 ChatGPT 万花筒 logo，更新为 DeepSeek 那可爱的小鲸鱼标志，这一细节生动地反映出 AI 技术迭代之快和市场风向的迅速转变。

但在企业应用层面，情况却远没有这般乐观。近期，不断有报道揭示出 DeepSeek 在网络安全管理方面的严重短板。其模型存在的漏洞，导致超 100 万条日志记录暴露，其中包含大量敏感的聊天记录和 API 密钥，这无疑给企业的数据安全埋下了巨大隐患。此外，DeepSeek 模型还极易受到 “越狱攻击” 的影响，即使是经过微调后的版本，也被发现存在异常标记，这些标记可能会被特殊字符触发，成为黑客入侵系统的 “后门”。

与此同时，开源软件模型本身也存在诸多风险。一旦模型管理不善，就极有可能被恶意利用；若工作人员使用不当，还可能引发版权纠纷，甚至让企业面临一系列法律风险。这些问题犹如高悬的达摩克利斯之剑，让企业在采用开源大模型时如履薄冰。

Ollama也可能面临访问受限

面对这些挑战，以 DeepSeek 为代表的开源大模型本地部署成为了企业的必然选择。这一趋势直接推动了 Ollama 本地部署工具的火爆，其下载量一路飙升，网络上关于如何部署 DeepSeek 的保姆级教程也铺天盖地。然而，部分企业却因访问限制或使用受限等原因，无法直接通过 Ollama 下载大模型。即便成功使用 Ollama、LM Studio、vLLM 等工具下载并训练了大模型，将模型和训练结果存储在本地，也给团队共享训练带来了极大的不便。

当企业内部团队想要共同训练一个项目时，可能会遇到以下几方面的问题：

01数据管理混乱
数据散落分散在各个角落。成员 A 的数据存于本地硬盘，成员 B 的在移动硬盘，成员 C 的在云盘，成员 D 的在公司服务器，汇总数据时，团队成员就像在迷宫中寻找宝藏，耗时又费力。不仅如此，数据版本也难以统一，成员 A 更新的数据若未及时告知他人，就会导致其他成员使用旧版本，最终影响模型训练结果，而查找问题根源更是难上加难。

02模型管理不便
训练好的模型存储毫无章法，成员 A 和成员 B 各自保存的模型位置混乱，时间一长，连他们自己都难以分辨哪个是最优版本。模型共享也障碍重重，成员 C 获取成员 A 的模型时，繁琐的传输过程不仅耗时，还可能损坏文件。成员 D 若没有外网权限，公网传输和存储又存在合规风险，更是雪上加霜。

03协作效率低下
沟通成本居高不下，成员 D 训练时发现数据问题，与成员 A 沟通时，可能因对数据理解的差异产生误解，耗费大量时间解释。而且，每个成员部署 Ollama 和训练 DeepSeek 模型的方式各不相同，安装版本、配置参数都有差异，导致模型训练结果缺乏可比性，团队协作和优化举步维艰。

博云Folib制品库方案价值

而博云牧品 Folib 制品库的出现，为企业照亮了前行的道路。它成功实现了 Ollama 私有化仓库部署，帮助企业巧妙绕过数据隐私与合规难题。

通过Folib代理拉取模型并缓存至本地仓库，团队通过内网调用，全程数据不出域。

此外，还实现了：

01.数据管理有序
在使用 Folib 制品库后，企业数据管理实现了质的飞跃，集中存储让数据不再四处散落，博云 Folib 支持超过 23 种主流编程语言的仓库类型，所有数据都能统一存放，成员通过界面或命令行即可快速获取，部署周期大幅缩短 50%。版本控制也更加清晰，每次数据更新都被详细记录，回溯历史版本变得轻而易举。

02.模型管理高效
在模型管理方面，Folib 制品库同样表现出色。训练好的模型统一上传，按照规范存储，成员能清晰查看模型列表及各项指标，选择合适模型进行优化。模型迭代也变得简单高效，成员基于已有模型改进后再上传，制品库自动记录迭代关系，方便团队跟踪模型发展。

03.协作效率提升
跨团队协作方面，Folib 制品库更是带来了显著提升。AI 团队研发的模型不再局限于个人环境，研发人员通过 ollama push 将模型推送至 Folib 仓库，测试团队和运维组可直接拉取使用，协作效率提升 70%。

同时，基于制品库制定的统一工作流程，规范了数据上传格式和模型训练参数范围，确保了团队工作的一致性和规范性。

在 AI 技术日新月异的今天，开源大模型虽为企业智能化转型提供了强大动力，但其中的重重挑战也不容忽视。博云牧品 Folib 制品库凭借其创新的解决方案，有效化解了企业在数据管理、模型管理和协作效率等方面的难题，成为企业在 AI 浪潮中稳健前行的可靠保障。

关于博云牧品Folib制品库

博云牧品Folib制品库是一款纯国产研发，企业级通用信创制品库。Folib不仅支持 Maven、Npm、Python、Nuget、Gradle、Go、Helm、Conan、鸿蒙next的ohpm等常见制品类型，还支持创建多种仓库策略，包括本地仓库、组合仓库、代理仓库功能，实现不同仓库制品的统一管理，打造企业唯一可信源，彻底解决企业仓库访问及管理复杂性问题。也支持元数据管理，以制品维度记录从需求到发布的过程数据，帮助企业完成制品全生命周期管理，实现可信追溯和安全审计；集成安全扫描、开源治理功能对制品全生命周期、风险质量全方位安全把控；具备制品分发同步能力，实现多数据中心数据的同步；支持集群部署、高可用，实现分布式、按需横向扩展存储与计算节点。

Folib 在实现对制品全生命周期、风险质量多维管控的同时，可与博云牧繁DevOps平台无缝集成，既适用于开发人员从制品库中获取开发依赖、构建依赖并上传构建制品及数据到制品库，也适用于运维人员将满足部署条件的制品对接环境进行部署，有效支撑开发、构建、测试、部署等阶段对依赖、制品的使用，提升研运团队工作效率。 

功能优势

Ø 全语言
支持超过 23 种主流编程语言的仓库类型，并支持AI 模型仓库Hugging Face以及鸿蒙HarmonyOS的ohpm仓库，助力纯血鸿蒙应用的开发。

Ø 元数据
支持自定义收集软件生命周期的过程数据，并与制品一一对应，确保软件全流程信息的可追溯性。同时支持元数据的高效检索，便于信息查询和管理。

Ø 漏洞扫描
支持基于 NVD、CNVD 漏洞库的深度扫描，具备漏洞影响范围分析与报表导出能力。同时还支持安全扫描图谱、开源证书识别，能够通过一键溯源查询所有涉及漏洞的仓库、依赖、镜像和通用制品，全面保障企业软件的安全性。

Ø 企业级高可用
支持集群部署和灵活的水平扩展能力，兼容多种 S3/NFS 存储方式。每个存储空间可指定特定的存储路径或S3桶，并支持同时多种存储模式。Folib 还支持在线配置SSD缓存加速，降低网络存储的延迟，提升系统的整体性能和高可用性。

Ø 多地分发
具备多研发中心间的制品分发同步能力，通过 checksum 校验减少重复分发。支持复杂网络场景和金融级网络安全策略的部署，提升研发效率并降低沟通成本。此外，Folib 还支持分发晋级的网络限速、自动重试和自动补偿机制，确保分发过程的稳定性和高效性。

Ø 命令行工具
自带 CLI 命令行工具、Webhook、SDK，便于与各种 DevOps 和 CICD 工具集成。支持物料清单生成和多种晋级模式，助力企业实现统一化的合规审批、晋级和安全管控。同时，还支持存储空间和仓库维度的各种度量指标，帮助企业有效降低发布和运维成本。