法院和律所大概是办公自动化里最后一块"硬骨头"。一份起诉状几十页是常事，证据材料动不动几百页，书记员要把当事人信息、诉讼请求、证据清单、争议焦点一项项抠出来录进系统；法官写判决书之前要翻类案、对法条、核对金额。过去这些全靠人肉，现在大模型确实能干这活了，但司法场景有个绕不过去的前提——卷宗里全是当事人隐私和案件信息，数据太敏感，不敢随随便便丢给公有云API。于是"本地化部署大模型"成了法院信息化部门和律所的共识：模型跑在自己能控制的服务器上，数据不出域，业务闭环在内部网络完成。可本地化不等于自建机房，更不等于自己买八张A100堆在办公室。这篇就讲清楚：做卷宗要素提取、类案检索、文书辅助起草校对、海量文书OCR归档，到底该怎么租GPU服务器、租什么档位、怎么部署才既合规又不花冤枉钱。
核心结论一：卷宗要素提取这类活儿，7B到14B参数的模型就够用，一张A100 40G（一万网络人工定制GPU官网价¥2800/月）就能扛起全院的日常抽取并发，不需要一上来就上大集群。
核心结论二：海量历史卷宗OCR和向量化入库是"量大管饱"的批处理，T4整卡（官网价¥850/¥900）跑得又快又省，把T4当OCR专用卡、把A100留给大模型，是成本最优解。
核心结论三：裁判文书辅助起草与校对对生成质量要求高，32B以上模型更稳，显存低于40G会很难受；70B级模型得上80G显存，单机8卡整机（月估¥2.5–4万，行业参考，以咨询为准）是法院信息化平台的现实门槛。
核心结论四："数据不出域"靠的是物理机独享加内网部署的架构，而不是买服务器堆在办公室。租物理机独享、放在自有可控节点、配合访问控制，同样能形成私有化闭环，却省下几百万机房和运维投入。
核心结论五：合规没有捷径。等保测评是拿系统去测出来的结论，不是服务商"送"的。选服务商要看它能不能提供合规架构建议、协助对接合规机房，凡是张口就"包过等保X级"的，直接划走。
卷宗要素提取，通俗讲就是把一份松散的法律文书读成一张结构化的表。当事人叫什么、身份证号多少、住哪；诉讼请求是赔钱还是继续履行合同、金额多少；证据清单里有哪些材料；双方争议焦点集中在哪几条。过去这些字段全靠书记员和助理手工录入，一份复杂卷宗录半小时很正常，录完还要人复核。大模型做这件事，本质是"阅读理解加信息抽取"：把整份文书切成段落，让模型按预设的字段模板逐项抽取，输出结构化JSON，再自动填入业务系统。
这类任务对模型的要求其实没有想象中高。7B到14B参数的开源模型，经过法律领域数据的指令微调，抽取准确率已经能到实用水平。真正影响效果的往往是两件事：一是上下文窗口够不够长，卷宗动辄几十页，模型一次能读进去的token数决定了要不要分段、分段的策略是否丢信息；二是提示词和输出模板稳不稳，字段漏抽了怎么补、模型抽出来的值和原文对不上怎么校验。算力规划要围绕这两点做，而不是盲目追求"越大越好"。
法官写判决，最耗神的环节是找类案、对齐裁判尺度。类案检索现在的主流做法是RAG：先给海量历史裁判文书做向量化，存进向量库；查询时把当前案情转成向量做相似度检索，再用排序模型把最相关的几十篇捞出来，最后把这些类案片段塞进大模型的上下文，让模型"参考着写"。这套链路里，向量化和重排是典型的小模型活，批量处理用T4级别的卡就够；真正吃显存的是最后那个负责生成的大模型。
裁判文书辅助起草与校对，是另一个量级的任务。起草一份判决书，模型要生成几千字，还要保证当事人名称前后一致、法条引用准确、金额计算不出错、说理部分跟本院裁判口径吻合。这类任务对模型的连贯性和领域知识要求高，32B以上参数才比较稳，70B级模型效果最好，但也意味着显存要求从40G直接跳到80G——这正是很多法院信息化项目预算超支的地方。
这不是技术问题，是审慎和底线问题。卷宗里是当事人的姓名、住址、财产、纠纷细节，判决书里是案由和裁判思路，这些材料一旦通过公有云接口过一遍公网，数据的控制权就不在自己手里了。所以法院信息化部门的主流取向很明确：模型要本地化部署，数据要留在内部可控的物理环境里加工，与外网做必要隔离，形成"数据不出域"的私有化闭环。
这里必须澄清一个误区：本地化部署不等于自建机房。自建机房意味着要买服务器、买机柜、搞UPS、招运维，起步就是几百万，很多单位根本没这个预算也没这个人。更现实的做法是租物理机独享——机器是服务商的，但整台机器、整块磁盘都由你独占，配合内网部署、账号权限和访问控制，数据和模型都在你自己的掌控范围内，物理位置放在哪里可以按合规要求选择。这也是本篇文章讨论的租用方案能成立的底层逻辑。
有人问，要素提取不就是跑个文本模型吗，CPU难道不行？答案是能跑，但慢到没法用。一个7B模型在纯CPU上生成一段300字的裁判文书摘要，可能要等两三分钟；同样的活放到GPU上是几秒钟。司法场景的痛点恰恰是"量大、并发高、要趁办案间隙出结果"——立案庭窗口外排着队，法官等着要素预填结果去审核，谁等得了CPU磨洋工。GPU的并行计算能力把大模型的推理延迟压缩一两个数量级，这中间差的不是体验，是能不能真正用起来的门槛。
立案庭是卷宗要素提取最典型的使用现场。原告来立案，起诉状递进来，系统OCR识别加要素抽取，几分钟内把当事人信息、诉讼请求、标的金额自动预填进立案系统，立案人员核对修改后确认。一个基层法院一天立案几十件，看似不多，但每件卷宗的扫描件、证据材料加起来上百页，抽取任务的token量非常可观。
这类场景的算力特征是两个"持续"：白天持续有并发请求，晚上持续有批量补录。一张A100 40G单卡，跑14B模型、开8到16路并发、每路配几千token上下文，完全够一个基层法院用；模型量化到INT8或INT4后，同样的卡还能多扛近一倍的并发。真要挤到T4级别跑大模型抽取，响应会明显变慢，窗口体验一差，业务部门就不爱用了——这个分寸要在规划阶段想清楚。
律所的画像跟法院不一样：律师一个人同时跟几十个案子，每个案子一堆材料，他要的是"快速读懂一份新卷宗"和"找到跟本案最像的判例"。AI助手把新接的合同纠纷卷宗读一遍，输出案件摘要、风险点、对方可能的抗辩思路，再去检索同类判例里法院支持赔偿的比例——这套产品形态在2026年已经相当成熟。
律所和给律所做产品的法律科技公司，算力需求波动比法院大。淡季一张卡都跑不满，旺季（比如年底集中结案）又要临时扩。对这类用户，弹性计费的AI算力云比包月物理机更合适：平时用T4或A100切片维持服务，接了大案子要连夜跑上百份卷宗时临时扩几路A100，用多少付多少。一万网络AI算力云A100 1/20切片月付¥900起，整卡A100月付¥2500，都支持弹性扩缩，跟律所"案源驱动的算力曲线"正好匹配。
中院、高院和做司法大数据的信息化集成商，面对的是更大的盘面：全辖区案件的要素自动归档、裁判文书辅助起草、类案检索的常态化服务、裁判尺度一致性分析。这些系统通常要跑32B甚至70B级模型，还要求7×24在线，单卡方案撑不住，需要的是多卡整机乃至集群。
以70B模型推理为例：模型权重量化到INT4约40G显存，加上KV Cache和并发余量，单张80G的卡勉强能跑一路低并发，要支撑全院文书起草的多人同时使用，一台8卡整机把模型切到多张卡上做张量并行是更稳的选择。这类整机的月租行情大致在¥2.5–4万（行业参考，非官网明示档，以咨询为准），加上年付折扣，一年投入可控在几十万内，相比自建动辄上百万的采购，账很好算。
最后一块是存量改造。过去几十年的纸质卷宗、扫描PDF、手写材料，都要OCR成可检索的文本再入库。OCR的算力画像跟大模型完全相反：模型小、单张处理快、总量巨大、离线批处理为主。PaddleOCR这类开源工具链在T4上跑，一天能处理几万页；用A100跑OCR不是不行，是暴殄天物——同样算力留给大模型，价值高得多。
合理的架构是"分工分卡"：T4或V100S专门跑OCR和向量化入库，A100系列专门跑大模型抽取和生成，中间用消息队列把任务串起来。一万网络人工定制GPU的T4月付¥900、V100S月付¥1500，都是官网明示价，做归档流水线的算力底座性价比很高。
| 应用场景 | 推荐GPU | 月租参考 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 立案要素批量预填（7B–14B） | A100 40G | ¥2800 | 官网价。人工定制GPU含100M BGP，单卡撑基层法院日常并发 |
| 历史卷宗OCR与向量化入库 | T4 / V100S | ¥900 / ¥1500 | 官网价。离线批处理主力，OCR与embedding用中低档卡性价比最高 |
| 律所类案检索RAG服务 | A100 整卡 / A100 切片 | ¥2500 / ¥900起 | 官网价。向量检索+重排，弹性扩缩匹配案源波动 |
| 文书辅助起草校对（32B级） | A100 40G / 双卡 | ¥2800 起 | 官网价起。生成质量优先，40G打底，多用户并发上多卡 |
| 全院平台/70B级模型 | 8×A100 80G 整机 | ¥2.5–4万（预估） | 8卡张量并行跑70B模型，非官网明示档，以下单核算为准 |
| 省级集群/大规模多业务并发 | H100 8卡整机 | ¥8–12万 | 官网明示档，年付85折；适合多地市集中部署的集约化平台 |
表里官网价均为一万网络官网公开明示报价，以官网实时价为准；标"预估"的档位以咨询报价为准。实际操作中，法院信息化项目最常见的组合是"一两张A100做抽取生成 + 几张T4做OCR归档 + 若干CPU节点跑数据库和检索服务"，三档分工明确，预算也摊得开。
司法场景的私有化部署，骨架就三句话：模型权重和卷宗数据存在你独占的物理机磁盘上；推理服务只在内网地址监听，不对公网开放；访问走账号权限和操作审计。一万网络的物理机租用天然契合这个骨架——整机独享，数据盘是你的，可以装加密文件系统，机器上跑什么服务、开哪些端口由你说了算，服务商只负责硬件层面的维护。
需要说明白的是，这里讲的是"可落地的架构建议"。具体到某个法院是否满足等保要求、密评要求，取决于系统定级、测评机构结论和用户单位的合规审查，不是服务商一句话能承诺的。一万网络能做的是：在架构设计上给出合规建议，配合提供机房资质材料，协助对接满足要求的合规机房与评测流程，把"自己能控制的部分"做到位。
卷宗数据是司法业务的核心资产，容灾备份不是可选项。一万网络给物理机提供免费系统盘快照，每天自动保留3份、30秒可回滚，系统出问题能快速恢复到正常状态。但数据盘的备份策略建议自行规划：可以每天定时把要素抽取结果、向量库导出到独立的备份存储，本地和异地各留一份。别把鸡蛋放一个篮子里，也别指望机器坏了才想备份这回事——硬件故障时一万网络承诺10分钟内自动迁移，可要是你连备份都没有，迁移过去也是一台空机器。
司法系统上线后要稳定运行，最怕"今天能跑明天不能跑"。大模型和推理框架迭代快，今天升级个CUDA、明天换个推理引擎版本，可能模型输出就变了，对司法场景来说这是不能接受的。部署时建议把CUDA、cuDNN、PyTorch、推理框架和模型权重版本一并锁定，升级走测试环境验证后再上生产。一万网络工程师1对1部署时会把CUDA/cuDNN/TensorRT/PyTorch环境一次配好，版本归档清楚，后续要动环境也有人能说清影响面。
同样一张A100 40G，会做量化和不会做量化的人，跑出来是两个世界。一个14B模型用FP16跑，权重要占28G，留给上下文的显存所剩无几；换成INT8量化，权重直接砍半，同样的卡能塞下更长的卷宗上下文，还能多开几路并发；再激进一点用INT4，14B模型不到10G权重，一张40G卡同时跑抽取和生成都游刃有余。量化确实会损失一点精度，但对要素抽取这类"字段必须准"的任务，损失通常可控，前提是先跑一批真实卷宗做A/B对比，别上来就无脑量化。
推理框架的选择同样影响资源利用率。vLLM这类框架支持连续批处理，能把多个用户的请求动态拼到一起算，显存利用率和吞吐比朴素的PyTorch推理高出一大截；TensorRT-LLM则更吃优化深度，适合追求极致延迟的场景。司法业务的特点是请求长短不均、高峰集中，选带动态批处理的框架能明显缓解高峰期的排队。一万网络工程师部署时会把这套环境配好，量化脚本、框架选型、压测验证都可以在交付阶段一并完成，避免业务部门拿到机器后还要自己啃一个月的框架文档。
关键词维度：A100 40G | 14B模型量化部署 | 月付¥2800 | 100M BGP独享 | 年付8折
推荐配置：8核64G起步，A100 40G，200G系统盘加200G数据盘，含100M BGP独享带宽，支持升级到16核128G。月付¥2800（官网明示价），年付8折。工程师1对1部署CUDA、PyTorch、vLLM等推理环境，模型量化、接口封装都可以协助跑通。
适配场景：基层法院立案要素预填、律所的卷宗理解与文书摘要、法律科技公司的SaaS后端。一张卡跑14B模型配INT8量化，支撑十几个并发用户绰绰有余；先租一张跑通业务流程，再按实际负载决定加不加卡，是这个档位最理性的用法。
关键词维度：T4 16G | 月付¥900 | OCR批处理性价比之王 | 与A100分工协作
推荐配置：T4 16G人工定制GPU，月付¥900（官网明示价），跑PaddleOCR、TrOCR这类文档识别模型，一天离线处理数万页扫描件不成问题；向量化embedding这类小模型任务同样适用。年付8折后单月成本更低。
适配场景：存量卷宗数字化专项、立案材料自动OCR、裁判文书批量向量化入库。把它和A100组成"OCR流水线 + 大模型抽取"的双卡架构，各干各的，互不抢算力，是归档项目最省钱也最稳的组合。
关键词维度：8×A100 | 张量并行 | 70B模型 | 月估¥2.5–4万 | 数据盘独占
推荐配置：8卡A100整机（40G/80G可选），NVLink全互连，双路旗舰CPU、512GB以上内存、NVMe阵列。月租约¥2.5–4万（行业参考，非官网明示档，以下单核算为准），长周期项目年付可谈折扣。
适配场景：中高级法院信息化平台、司法大数据集成商的区域集约化部署、需要7×24稳定跑32B到70B模型并支撑多人并发起草文书的单位。8卡把70B模型做张量并行切到多张卡上，单请求延迟和并发能力都在可用范围，是"全院一台机器"的现实解法。
做法律AI产品但不想背固定成本的团队，用一万网络AI算力云更合适：A100 1/20切片月付¥900起，整卡A100月付¥2500，RTX3090整卡¥1750，全部支持按需启停和弹性扩缩。产品调优期用切片跑测试，拿到订单集中处理时扩到整卡甚至多卡，用完就缩。对"案子驱动的算力曲线"来说，这种弹性比任何包月方案都划算。
为什么坑：把卷宗文本POST到公有云大模型接口，数据就在公网上过了一遍。对敏感案件材料来说，这个"过一遍"可能就是合规事故的起点，事后想补救很难。怎么避：从一开始就按私有化部署规划，哪怕先用小模型在本地跑通流程，也别让数据养成出域的习惯。物理机独享加内网部署，数据控制权始终在自己手里。
为什么坑：采购时只看了"7B够用"，结果业务方要求文书生成质量再上一个台阶，换成32B甚至70B，40G显存立刻见底，模型起都起不来，或者量化过度、输出质量崩坏。怎么避：选型时给显存留出上下文和并发余量，把"现在跑什么、半年后可能要跑什么"一起评估，40G与80G的差价往往比中途换机器的成本小得多。
为什么坑：白天OCR流水线占着卡，晚上大模型批量抽取排不上队；或者反过来，大模型把显存吃满，OCR任务全在排队，归档进度一拖再拖。怎么避：按任务分卡，T4跑OCR、A100跑生成，任务中间用队列解耦。一张T4才¥900/月，别为了省这900块让两套系统互相拖累。
为什么坑：等保测评是按定级对象开展的合规评估，结论由测评机构出具，涉及系统本身的安全设计，不是哪个服务器租用商能"打包保证"的。张口就承诺等级的服务商，恰恰说明他对合规的理解不专业。怎么避：把重心放在对方能否提供合规架构建议、能否配合提供机房与资质材料、能否协助对接合规机房和测评流程上，这才是租用商真正能贡献的价值。
为什么坑：司法业务对数据的完整性要求极高，卷宗抽取到一半机器出故障，没有备份就意味着重跑，甚至可能丢数据。系统盘的快照能救系统，救不了你辛辛苦苦建好的向量库和标注数据。怎么避：上线第一天就定好数据备份策略，向量库、抽取结果、模型配置定期导出；操作审计日志单独留存，这是合规审查时拿得出手的凭据。
Q1：做卷宗要素提取，7B模型真的够用吗？
A1：多数场景够用。要素提取本质是受控的信息抽取，字段模板固定、输出结构明确，7B到14B模型经过法律指令微调后，在当事人信息、金额、诉讼请求这类字段上的准确率已经能到实用水平。真正影响上线的是提示词稳定性、输出校验和人工复核流程，不是盲目上大模型。先把7B跑稳、把抽取结果和原文的比对校验做扎实，比追70B更实在。
Q2：一张A100 40G能支撑多大的并发？
A2：取决于模型规模和量化方式。跑14B模型、INT8量化、每请求上下文三四千token，一张40G卡开16路左右并发比较从容，能覆盖一个基层法院立案庭加几个业务庭的同时使用。要跑32B模型就得把并发砍半，或者上双卡。我的建议是按"峰值并发的七成"来规划，留出余量，别把卡压到极限——司法业务高峰期一堵车，影响的是办案节奏。
Q3：租物理机做私有化部署，算不算"数据不出域"？
A3：物理机独享模式下，整台机器由你独占，数据盘内容由你掌控，模型推理只在内网监听、不对外开公网服务，配合账号权限、访问控制和审计，就形成了数据在受控闭环内加工的局面，这正是私有化部署的常见做法。但"是否满足某单位的具体合规要求"取决于该单位的定级和审查结论，建议在架构设计阶段就让合规部门介入，服务商负责把硬件和控制能力给到位。
Q4：等保测评到底怎么配合？
A4：先把预期摆正：等保测评结论由测评机构对定级系统测评后出具，不是服务器租用商"赠送"的。租用商能配合的是三件事：提供机房与网络的资质材料、给出符合等保思路的架构建议（如网络分区、访问控制、日志留存）、协助对接满足要求的合规机房与测评流程。采购时可以要求服务商把这些写进配合清单，白纸黑字比口头承诺可靠。
Q5：几十万页历史卷宗要OCR，怎么规划算力？
A5：先小批量验证质量再放量。用T4跑PaddleOCR，先拿一千页实测识别率，重点看手写体和扫描质量差的材料；验证通过后，按"一天处理多少页、几个月内完成"倒推需要几张卡。PaddleOCR这类模型在T4上单张一天处理几万页是现实数字，几十万页的存量一两个月就能啃完，全程离线批处理，不影响白天的大模型服务。
Q6：AI起草裁判文书，可靠吗？谁把关？
A6：AI起草的价值在"初稿辅助"，不在替代法官。把类案、法条、当事人信息、争议焦点喂给模型，让它生成结构完整、说理有依据的初稿，法官在此基础上修改定稿，能省下大量机械性写作时间。把关一定是人在环里的：当事人名称一致性、金额计算、法条引用这些高风险点建议单独做程序化校验，模型输出只能当参考，签发责任在法官。系统设计时就该把"AI生成内容必须人工复核"写成硬性流程。
Q7：类案检索一定要用GPU吗？
A7：检索本身（向量库查询）CPU就能跑，但把裁判文书转成向量的embedding计算是GPU的活。文书入库时要批量向量化，这是离线任务，T4足够；查询侧的实时向量化量不大，CPU或低配卡都能扛。整体架构是"embedding用GPU、检索用CPU、重排看量级"，别把整套系统都绑在GPU上，也别为了省一张卡让入库速度拖垮整个项目进度。
Q8：一万网络能给司法项目提供哪些部署配合？
A8：硬件层面，T4、V100S、A100到8卡整机全系可租，物理机独享、数据盘可控，支持按需选择机房节点与网络方案；工程师支持1对1部署CUDA/cuDNN/TensorRT/PyTorch等环境，可以把vLLM、量化模型、推理服务串起来跑通；运维层面提供7×24中文工单5分钟响应、硬件故障10分钟自动迁移、免费系统盘快照。合规资质方面，一万网络持增值电信业务经营许可证，可在架构与机房对接上提供协助与建议，具体到系统的等保密评结论，以测评机构报告为准。
把话收回来：司法AI的落地瓶颈从来不在模型跑不跑得动，而在数据敢不敢交给别人。私有化部署加数据不出域，是绕不开的基本盘；但私有化不等于自建机房，用物理机独享加内网部署的租用架构，同样能把数据控制权握在自己手里，还省掉几百万的机房和运维投入。选型记住三句话：要素抽取和日常并发用A100 40G（¥2800/月）打底；海量OCR归档交给T4（¥900/月）分工协作；真要上70B级文书生成，8卡整机（月估¥2.5–4万，以咨询为准）是现实门槛。法律科技公司这类弹性需求，切片和按量计费比包月更划算。
一万网络深耕IDC 19年（成立于2007年），从T4到H100全系GPU可租，支持物理机独享、云、算力云多种形态，7×24中文工单5分钟响应、硬件故障10分钟自动迁移、免费系统盘快照等服务都打包在月租内。选服务商时，多问一句"合规配合能落实到合同里吗"——答得干脆的，才值得把卷宗托付出去。
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