FastChat 架构拆解：打造类 ChatGPT 私有化部署解决方案的基石

Ne0inhk

25 Mar 2026 — 3 min read

🐇明明跟你说过：个人主页

🏅个人专栏：《深度探秘：AI界的007》 🏅

🔖行路有良友，便是天堂🔖

目录

一、FastChat 介绍

1、大语言模型本地部署的需求

2、FastChat 是什么

3、FastChat 项目简介

二、FastChat 系统架构详解

2、model_worker

3、openai_api_server

4、web UI 前端

一、FastChat 介绍

1、大语言模型本地部署的需求

为什么明明有 ChatGPT、Claude 这些在线服务可用，大家还要花大力气去做 大语言模型本地部署 呢？🤔

其实就像吃饭一样，有人喜欢外卖（云服务），也有人更爱自己下厨（本地部署）！🍱👨‍🍳
本地部署大模型有它独特的“香味”！

🔐 1. 数据隐私更安全

我的数据不能让别人看！

很多企业、科研机构处理的是 敏感信息：

医疗记录 🏥
客户数据 📊
源代码和商业机密 🧾

使用云服务意味着数据需要传到第三方平台，哪怕再加密，也不能百分百安心。
而本地部署模型，所有数据都在自己控制的服务器上，更放心、更合规 ✅

💸 2. 节省长期成本

短期看云服务便宜，但当你要大量调用时👇：

模式	价格
☁️ 云服务调用 GPT-4	$0.03-$0.06 每 1000 tokens
🏠 本地部署	初期成本高，长期几乎免费！

举个例子，一个公司每天调用 100 万 tokens，大概要花￥1400+/月；
但买一块 3090 显卡部署个 13B 模型，几个月就回本了！💰

🚀 3. 更高的响应速度 & 可定制性

云服务：

网络请求+排队，可能延迟高
功能受平台限制，无法修改底层逻辑

而本地模型：

🧠 “零延迟”响应（特别在内网系统里）
🔧 可定制模型行为、系统提示、输出格式
🧪 自由微调！打造“自己风格”的 AI 🤖

2、FastChat 是什么

FastChat 是一个开源的多用户聊天系统，可以用来部署和运行类似 ChatGPT、Claude、Gemini 这样的 大语言模型（LLM）。
你可以用它：

🤖 本地部署自己的对话机器人
🧪 测试多个 AI 模型进行对比（比如 LLaMA、ChatGLM 等）
🌐 提供网页版聊天界面，就像 ChatGPT 一样！

🛠️ FastChat 有哪些功能？

功能	描述
💬 聊天接口	提供 Web 聊天界面和 API，可多人同时使用
🔌 模型接入	支持 Hugging Face 上的多个模型，如 LLaMA、Baichuan、Qwen 等
🏎️ 模型微调	可以加载自己微调过的模型进行聊天
👯‍♂️ 多模型对比	可以开启“模型竞技场”，让多个模型同时回答同一个问题，看谁更厉害！
📊 评估与打分	支持人工打分，让你评估不同模型的优劣

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