文心快码须部署于企业内网服务器以满足合规要求，需依次验证GPU识别、CUDA版本（11.8或12.1）、内存（≥64GB）与存储（≥120GB），再拉取校验离线镜像包并解压至/opt/wenxin-code，最后配置LDAP或SAML认证并完成代码索引。
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在代码审查自动化、内部知识库联动和敏感代码不出域等强合规需求下，必须将文心快码部署在企业内网服务器上。该方案不依赖百度云端API，所有代码片段生成、上下文理解、函数补全均在本地完成，且支持对接已有的LDAP账号体系与GitLab仓库权限系统。
确认硬件与系统环境
第一步：验证GPU是否被识别。打开终端执行 nvidia-smi，若返回空或报错“NVIDIA-SMI has failed”，说明驱动未安装或GPU不可用，【必须先解决此问题再继续】。
第二步：检查CUDA版本。运行 nvcc --version，输出需为11.8或12.1——低于11.7将导致模型加载失败，高于12.4则兼容层缺失。
第三步：确认内存与存储。使用 free -h 查看可用内存，必须 ≥64GB；用 df -h /opt 检查目标挂载点，剩余空间需 ≥120GB。NVMe盘非强制但强烈推荐，SATA SSD在批量索引时延迟会突破800ms。
拉取并校验离线镜像包
从企业内网镜像源下载完整离线包：wenxin-code-offline-v3.2.1-20260628.tar.zst。该包含模型权重、推理引擎、Web服务框架及预编译插件。
执行校验命令：zstd -d wenxin-code-offline-v3.2.1-20260628.tar.zst | sha256sum -c wenxin-code-offline-v3.2.1-20260628.sha256。校验失败则立即中止，不可解压。
解压至统一部署根目录：sudo tar -xf wenxin-code-offline-v3.2.1-20260628.tar -C /opt/wenxin-code。注意路径中不能含中文或空格，否则启动脚本会因路径解析错误退出。
配置LDAP账号集成
方法一：直连OpenLDAP
编辑 /opt/wenxin-code/conf/auth.yaml，填入以下字段：
auth_provider: ldap<br>ldap:<br> host: ldaps://ldap.internal.corp:636<br> bind_dn: "cn=admin,dc=internal,dc=corp"<br> bind_password: "ENC(AES256)xxx..."<br> base_dn: "ou=developers,dc=internal,dc=corp"<br> user_attr: "uid"<br> search_filter: "(|(uid={username})(mail={username}))"
密码字段必须使用 enc-tool 加密后填入，明文会导致服务启动时拒绝加载配置。
方法二：对接Azure AD via SAML 2.0（仅限企业版许可）
启用前需在Azure门户创建企业应用，配置Assertion Consumer Service URL为 https://code.internal.corp/saml/acs，并将生成的元数据XML上传至 /opt/wenxin-code/conf/saml/metadata.xml。
初始化代码索引与向量库
第一步：准备代码源。将GitLab仓库克隆至 /opt/wenxin-code/repos/ 下，每个仓库一个子目录，目录名即为项目标识符（如 payment-service）。
第二步：设置索引白名单。编辑 /opt/wenxin-code/conf/indexing.yaml，在 include_patterns 中添加：- "**/*.py"、- "**/*.java"、- "**/src/main/**"。忽略测试目录和构建产物能缩短首次索引时间达47%。
第三步：执行索引构建。运行 sudo -u wenxin /opt/wenxin-code/bin/init-index.sh。该过程占用全部GPU显存，期间不可运行其他推理任务；进度条卡在72%超15分钟需检查 /var/log/wenxin-code/indexer.log 中是否出现 token limit exceeded 错误。
第四步：验证向量库状态。调用 curl http://localhost:8080/api/v1/health/vectorstore，返回 {"status":"ready","total_chunks":248912} 表示完成。
