私有化模型在平台跑不了的问题，通常涉及到模型部署、数据访问、网络配置等多个方面。以下是一些可能的解决方案：
1. 检查模型部署：确保模型已经正确部署到目标平台上。检查模型文件的格式和大小是否符合平台的兼容性要求。如果模型文件过大或者格式不正确，可能会导致部署失败。
2. 检查数据访问：确保数据源已经正确连接到目标平台。检查数据源的配置是否正确，包括数据库连接字符串、用户名和密码等。如果数据源配置错误，可能会导致数据访问失败。
3. 检查网络配置：确保目标平台的网络设置正确。检查防火墙规则、端口映射等，确保外部请求能够正常到达目标平台。如果网络配置错误，可能会导致请求无法到达目标平台。
4. 检查API调用：如果模型是通过API调用来实现功能，检查API文档是否完整，以及API调用是否正确。如果API调用有误，可能会导致模型无法正常运行。
5. 检查日志和错误信息：查看目标平台的日志和错误信息，以获取更多关于问题的信息。根据日志和错误信息，可以进一步排查问题的原因。
6. 联系技术支持：如果以上步骤都无法解决问题，建议联系目标平台的技术支持团队。提供详细的报错信息和问题描述，以便技术支持团队能够更快地定位问题并解决。
7. 考虑使用第三方服务：如果私有化模型确实无法在目标平台上运行，可以考虑使用第三方服务来替代。例如，可以使用云服务提供商提供的机器学习服务，或者使用开源的机器学习框架来实现相同的功能。
总之，解决私有化模型在平台跑不了的问题需要从多个方面进行排查和解决。通过仔细检查模型部署、数据访问、网络配置、API调用、日志和错误信息，以及联系技术支持等方式，可以找到问题的根源并采取相应的解决方案。
