当吴迪在那份印有公司鲜红印章的转正劳动合同上，郑重签下自己名字的最后一笔时，他放下笔，后背深深靠进椅背里，闭上眼，长长地、缓缓地舒出了一口气。
这口气，仿佛在他胸腔里积压了太久，带着过去几个月所有的挣扎、焦虑、不确定，以及最终坚持下来的释然。那口浊气呼出，随之而来的是一种前所未有的轻松与踏实，仿佛一块自离职那天起就悬在心口、摇摇欲坠的巨石，终于稳稳地、沉重地落了地，嵌入属于它的位置，成为了坚实的基石。
“恭喜转正，吴工。”hR姑娘微笑着收回文件，“从今天起，你就是公司的正式一员了，享受正式员工的所有福利待遇。”
“谢谢。”吴迪站起身，脸上露出了一个发自内心的、舒展的笑容。这一刻，不仅仅是法律意义上的雇佣关系确认，更是对他这三个月努力、对他转型决心、对他整个人生阶段选择的正式认可。他成功了。他不仅留了下来，而且是在一个全新的领域，靠着自己的学习和适应能力，赢得了这份“入场券”的永久席位。
走出hR办公室，走廊里明亮的灯光似乎都变得格外温暖。他掏出手机，第一时间将这个好消息分享给了林薇。微信发过去不到十秒，林薇的消息就回过来了。
“太好了老公！恭喜你！”林薇的声音里充满了与他同频的喜悦，“晚上想吃什么？我们好好庆祝！”
“都行，你定。”吴迪笑着，感觉脚步都轻快了许多，“我请客！”
“必须你请！”林薇俏皮地回应。
吴迪走在回办公室的路上，感觉整个公司的空气都变得亲切起来。工位不再是临时的落脚点，而是他未来一段时间内将要奋斗和成长的根据地。这份工作，算是彻底稳定下来了。它不仅意味着稳定的收入，更意味着家庭的财务安全、他个人的职业尊严，以及那条他亲手选择的、通往未知AI世界的道路，已经坚实而清晰地在他脚下延伸开来。
然而，生活的剧本似乎总喜欢在人们刚刚松一口气时，翻开新的一页，上面写着新的挑战。
转正后的第二天上午，王主任再次来到了他们的小办公室。他依旧是那副不紧不慢的样子，先是恭喜了吴迪顺利转正，闲聊了几句，随后话锋一转，切入正题。
“小吴，你现在也转正了，对公司和业务都熟悉了。接下来，有个新的任务想交给你。”王主任的语气平和，但内容却让吴迪精神一振。
“王主任您说。”吴迪坐直了身体。
“公司管理层考虑到数据安全和未来智能化发展的需要，希望我们能探索一下，在本地服务器上部署一个开源的AI大模型。”王主任缓缓说道，“目标是为公司内部提供一个可控、安全的基础模型服务，后续可以基于这个模型，开发一些内部应用的AI工具，比如更智能的文档问答、代码辅助、甚至是内部知识的智能检索等等。前提是，所有数据和模型都必须留在公司内部，确保核心数据绝不外泄。”
本地部署大模型！
吴迪的心脏猛地一跳。这和他之前做的文献信息提取系统完全不是一个量级的概念！那只是一个针对特定任务、相对轻量级的模型微调和应用。而本地部署大模型，意味着要面对的是参数量动辄数十亿、上百亿的“庞然大物”，涉及到庞大的算力需求、复杂的部署环境、繁琐的依赖配置、潜在的性能优化和显存瓶颈，还有至关重要的安全策略制定。
这无疑是一个新的挑战，一个比他过去三个月所面对的所有问题加起来，都要庞大和复杂得多的挑战。
王主任看着吴迪眼中闪过的惊讶和思索，继续说道：“这个任务，技术上肯定有难度。公司之前没人做过，算是从零开始。资源上，我会协调It部门，给你准备一台配置足够的服务器。时间上……”他顿了顿，露出了吴迪已经熟悉的、那种不给人压迫感的笑容，“还是老规矩，不设具体期限。你先去做，去研究，遇到问题解决问题。关键是把这个事情做通、做透，把技术路径摸清楚，为公司后续的AI应用打好这个基础。”
没有催逼，只有信任和赋予的自主权。吴迪看着王主任，心中那份刚刚因转正而落定的安稳感，瞬间被一股新的、混合着紧张与兴奋的激流所取代。
这是一个挑战，毋庸置疑。但更是一个前所未有的成长机会！
如果他只是安于现状，继续优化和维护那个文献提取系统，他的技术视野和能力很可能就会停滞在现有的水平。而接手这个大模型本地部署的任务，意味着他将被迫去学习、去实践一系列前沿且硬核的技术：大规模模型的服务化部署、显存优化技术（如量化、分层加载）、ApI服务网关的搭建、访问权限与控制策略、模型监控与维护……这些知识，正是他渴望突破当前技术“舒适区”，触摸AI领域更核心、更底层技术的关键。
“怎么样，有信心接下这个任务吗？”王主任微笑着问，眼神里是鼓励，也是考察。
吴迪几乎没有犹豫。他深吸一口气，目光坚定地迎上王主任的视线：“王主任，我有信心。我会尽全力完成这个任务！”
“好！”王主任满意地点点头，“需要什么资源，随时跟我或者It部门沟通。前期主要是技术调研和可行性验证，不用急于求成。”
王主任离开后，办公室里安静了下来。陈浩从电脑屏幕后抬起头，推了推眼镜，难得地主动开口：“大模型？那个……资源消耗很恐怖。”
吴迪点点头，苦笑道：“是啊，估计得跟It部门好好打交道了。数据安全和网络隔离也是个大问题。”
陈浩“嗯”了一声，简洁地说：“有需要数据层面或者基础设施配合的，跟我说。” 这已经是他们之间最高级别的支持表态了。
“谢了，陈工，肯定少不了麻烦你。”吴迪感激地笑了笑。
他转过身，面对自己那台刚刚承载了他转正喜悦的电脑，心情却已截然不同。之前的轻松和安稳被一种沉甸甸的、却又充满吸引力的压力所取代。他打开浏览器，没有像往常一样先看邮件，而是直接输入了几个关键词：“开源大模型 本地部署”、“LLamA 推理部署”、“vLLm 教程”、“模型量化 显存优化”……
一个新的、充满未知与挑战的世界，在他面前轰然打开。
接下来的日子，吴迪的工作重心彻底转移。他的办公桌面上，打开的不再是文献处理项目的代码，而是密密麻麻的技术文档、开源项目的Github页面、以及各种部署架构图。他像一个突然被空降到陌生战场的士兵，需要快速熟悉地形、了解敌情、装备自己。
他首先花了大量时间进行技术选型。对比不同的开源大模型（如LLamA系列、chatGLm、qwen等），权衡它们的模型大小、性能、许可证要求以及对硬件的要求。他需要找到一个在公司提供的有限算力下能够跑起来，并且效果和性能达到基本可用的平衡点。
然后，是部署方案的研究。是使用原生的pytorch或transformers库进行部署？还是采用更高效、更适合生产环境的推理服务器如vLLm或tGI？每一种方案都有其优缺点和复杂的配置流程。
这期间，他遇到了数不清的问题：
服务器环境配置依赖冲突，一个库的版本不兼容就能卡住半天。
模型权重下载缓慢，动辄几十Gb的文件，对网络和存储都是考验。
第一次尝试加载模型时，直接爆掉了服务器显卡的全部显存，程序崩溃。
好不容易部署成功，推理速度却慢如蜗牛，无法满足基本交互需求。
每一个问题，都需要他深入理解其背后的原理，才能找到有效的解决方案。他频繁地出入各种技术社区和论坛，发帖求助，阅读别人的踩坑记录。他也开始更深入地学习cUdA、显卡驱动、显存管理等底层知识。
这不再是“遇到问题-搜索解决”的简单循环，而是“理解问题-分析根源-系统解决-积累知识”的深度学习过程。他感觉自己仿佛又回到了最初学习AI时的状态，大脑高速运转，每天都在吸收大量的新知识，攻克一个个小小的技术堡垒。
过程中，他有挫败，有对着命令行报错信息一筹莫展的时刻；但也有惊喜，当第一次成功在本地服务器上调用起大模型，并返回一个像模像样的回答时，那种成就感是难以言喻的。
吴迪知道，这条本地部署大模型的路，才刚刚开始，前方必然还有更多的艰难险阻。但他心中没有丝毫退缩。转正，是他人生的一个坚实锚点，让他得以安稳停泊；而眼前这个新的挑战，则是鼓动他再次启程、驶向更广阔天域的风帆。
他稳稳地坐在工位前，目光专注地落在屏幕上滚动的代码和日志上。过去的稳定已成基石，未来的挑战即是征途。他握紧了手中的“舵轮”，心中充满了迎接风浪、探索未知的渴望与决心。新的篇章，随着转正合同的墨迹干透，已然掀开了充满技术深度与成长潜力的一页。