本文件确立了人工智能大模型私有化部署过程中的技术实施要求和评价方法，内容包括但不限于模型选型、部署策略、实施流程、评价指标、评价方法及持续改进等方面。 本文件适用于各类硬件平台及网络环境下实施人工智能大模型私有化部署的组织、机构和个人，并可作为指引不同行业大模型系统建设与评估的通用技术指南。 本文件不涉及具体行业应用的特殊功能要求，其通用方法可根据实际需求予以扩展。 本标准围绕模型选用、部署策略、实施流程、评价维度与持续改进等关键环节，为人工智能大模型私有化部署提供全流程技术实施指南与效果评价体系，推动部署工作实现标准化、规范化和可持续优化。不仅适用于各类企事业单位开展大模型私有化部署，也为技术服务商、质量评价机构及相关监管部门提供技术参考。 本标准基于当前大模型私有化部署的技术实践与合规要求，规定了标准的适用范围、规范性引用文件、术语和定义、总则要求、模型选用流程、部署方式选择、资源规划、集成策略、实施阶段划分、风险管控、多维度评价指标、评价方法以及持续改进机制等内容