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• 一套多云網絡拓撲與 IAM 基線
• 低代碼平臺在騰訊云 TKE、AWS EKS、阿里 ACK 三朵云上的差異化配置清單
• DeepSeek-V3.1 私有化鏡像同步、模型并行與彈性伸縮腳本
• 一行命令即可跑通的 DevSecOps 流水線（含 SLSA L3 供應鏈簽名）

正文

1. 多云基線：網絡、身份、合規的三重鎖

2. 低代碼平臺選型：為何鎖定 Mendix & 騰訊云微搭雙引擎？

3. DeepSeek-V3.1 容器化：鏡像、模型切片與 GPU 親和

3.1 構建私有化鏡像

# Dockerfile
FROM nvcr.io/nvidia/pytorch:24.02-py3
COPY deepseek-v3.1-671b /models
ENV MODEL_NAME=deepseek-v3.1
ENV NUM_SHARD=8
ENTRYPOINT ["python", "-m", "vllm.entrypoints.openai.api_server"]

• 鏡像大小 375 GB → 通過 oras push 同步到三家云廠商的私有注冊中心
• 采用 NVIDIA NIM 進行 Tensor 并行，單卡顯存占用 42 GB → A100 80G * 8 卡即可滿血推理

3.2 多云 GPU 資源規格對照

4. 安全部署流水線：SLSA L3 簽名、鏡像掃描、策略即代碼

4.1 流水線總覽（GitHub Actions）

4.2 策略示例：拒絕在公共節點池運行金融作業

# gatekeeper-policy.yaml
apiVersion: templates.gatekeeper.sh/v1beta1
kind: ConstraintTemplate
metadata:
  name: k8srequiredgpu
spec:
  targets:
    - target: admission.k8s.gatekeeper.sh
      rego: |
        package k8srequiredgpu
        violation[{"msg": msg}] {
          input.review.object.spec.containers[_].resources.limits["nvidia.com/gpu"]
          not input.review.object.spec.nodeSelector["accelerator"]
          msg := "金融級作業必須調度到 GPU 專屬節點"
        }

5. 低代碼與大模型協同：零代碼調用 DeepSeek API

5.1 Mendix 端配置

• 通過 Marketplace 安裝DeepSeek Connector
• 配置環境變量 DEEPSEEK_ENDPOINT=https://api.deepseek.mendix.local/v1
• 拖入微流 CallDeepSeekChat → 輸入 prompt → 輸出 JSON → 映射到實體

5.2 騰訊云微搭端配置

• 開啟「云函數 + DeepSeek 擴展」：
  • 云函數模板：scf-deepseek-chat（已集成流式響應）
  • 綁定 API 網關，啟用 WAF 2.0 金融規則集

5.3 性能壓測結果

6. 真實案例：證券智能投顧場景 7 天上線

6.1 業務痛點

• 傳統投顧系統需 3 個月迭代一次策略
• 監管要求所有 AI 建議留痕、可回溯

6.2 技術方案

6.3 上線數據（來源：內部灰度報告 2025-06-30）

• 投顧問答準確率：92.4 %（由券商質檢部人工抽檢 5000 條）
• 用戶滿意度：4.7/5（N = 12,384）
• 合規審計通過：100 %（通過證監會科技局現場檢查）

總結：把復雜留給平臺，把簡單還給開發者

金融級多云部署從來不是“堆資源”，而是“堆信任”。本文用一套可落地的腳本、表格與策略，把低代碼的易用性、多云的韌性、大模型的智能封裝成一條端到端的生產線。
下一步，你可以：

1. 克隆示例倉庫（見下方鏈接）
2. 替換自己的鏡像地址與域名
3. 在 騰訊云 DeepSeek 官方文檔 中申請 GPU 額度
4. 跑通 make demo，10 分鐘后即可擁有一個可對外服務的智能投顧 PoC