有一些大模型是开源的，并且支持私有化部署，例如谷歌的TensorFlow、百度的PaddlePaddle等。这些开源框架提供了许多预训练模型，用户可以根据自己的需求进行修改和定制。同时，这些框架也支持在本地环境进行部署，从而保护模型的安全性和隐私性。

除此之外，还有一些大模型是专有模型，例如OpenAI的GPT-3、IBM的Watson等。这些模型并不开源，但是它们提供了私有化部署的选项，用户可以通过购买或租赁的方式获得访问权限。

对于需要高度安全性和隐私性的场景，例如金融、医疗等，私有化部署的大模型是一个不错的选择。然而，需要注意的是，私有化部署需要较高的技术能力和资源投入，并且需要专业的团队进行维护和优化。因此，在选择私有化部署的大模型时，需要综合考虑技术、成本和安全等方面的因素。