私域大模型部署白皮書

超-UD讓

數(shù)

據(jù)

中

心

更

簡

單—

2025年2月—SUPERll未來已來，唯變不變。私域大模型正在重寫智能化的底層語法—它不是算力的軍備競賽，而是認(rèn)知邊疆的開拓征途。當(dāng)機(jī)器開始理解業(yè)務(wù)的‘暗知識(shí)9，我們終將見證：那些曾經(jīng)固化的產(chǎn)業(yè)邊界，都會(huì)在智能涌現(xiàn)的湍流中，重構(gòu)為新的價(jià)值大陸。引言INTRODUCTION41

私域大模型場景/行業(yè)應(yīng)用42

3.1場景應(yīng)用自然語言處理類計(jì)算機(jī)視覺類語音識(shí)別與合成類47

3.2行業(yè)應(yīng)用政府領(lǐng)域：智慧治理與公共服務(wù)創(chuàng)新金融領(lǐng)域：風(fēng)控升級(jí)與精準(zhǔn)服務(wù)醫(yī)療領(lǐng)域：精準(zhǔn)診療與高效管理教育領(lǐng)域：個(gè)性化學(xué)習(xí)與資源普惠制造領(lǐng)域：智能制造與供應(yīng)鏈優(yōu)化50

私域大模型的展望和總結(jié)51

4.1

市場展望53

4.2技術(shù)演進(jìn)54

4.3行業(yè)發(fā)展55

4.4

社會(huì)影響56

4.5.觀點(diǎn)總結(jié)私域大模型部署概述2.1部署需求分析2.2部署模式分析2.3部署流程步驟需求分析與規(guī)劃階段數(shù)據(jù)治理與知識(shí)工程模型選型與訓(xùn)練調(diào)優(yōu)系統(tǒng)部署與集成測試驗(yàn)證與上線持續(xù)運(yùn)營與迭代2.4算力基礎(chǔ)架構(gòu)部署算力部署存儲(chǔ)部署網(wǎng)絡(luò)部署安全部署2.5算法軟件棧部署操作系統(tǒng)AI

PaaS平臺(tái)運(yùn)維平臺(tái)AI大模型2.6數(shù)據(jù)治理與知識(shí)工程數(shù)據(jù)治理體系構(gòu)建知識(shí)工程實(shí)施數(shù)據(jù)與知識(shí)協(xié)同應(yīng)用AI大模型應(yīng)用發(fā)展概述

PART11.1AI大模型應(yīng)用落地，面臨諸多挑戰(zhàn)1.2AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)重構(gòu)，加速AI落地千行百業(yè)PART4PART3PART203040506070812152838目錄

CONTENTSPART

1AI大模型應(yīng)用發(fā)展概述llPART1|

AI大模型應(yīng)用發(fā)展概述1.1AI大模型應(yīng)用落地，面臨諸多挑戰(zhàn)大模型是人工智能發(fā)展的重要方向，其必要性體現(xiàn)在推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、提升國家競爭力等多個(gè)層面。發(fā)展

大模型已成為全球共識(shí)，也是我國實(shí)現(xiàn)科技自立自強(qiáng)、建設(shè)科技強(qiáng)國的必然選擇。AI大模型近年來在模型規(guī)模、架構(gòu)創(chuàng)新、算法優(yōu)化、訓(xùn)練方法、場景應(yīng)用等方面上取得了顯著突破，

但在實(shí)際應(yīng)用中仍

面臨諸多挑戰(zhàn)：閉源模型（如

GPT系列）無法本地化部署，迫使企業(yè)將敏感數(shù)據(jù)上傳至第三方平臺(tái)，存在泄露風(fēng)險(xiǎn)，并且按token收費(fèi)的商用模式使得企業(yè)模型成本居高不下，雖然有部分開源模型可用，但技術(shù)支持不足，企業(yè)技術(shù)力量難以支撐，開源

模型的開發(fā)成本對企業(yè)也難以承受。大模型參數(shù)激增推高算力需求，模型訓(xùn)練算力成本極高，國產(chǎn)芯片算力密度與生態(tài)成熟度仍落后，同等任務(wù)需更多硬件堆疊，疊加電力、散熱等邊際成本，整體訓(xùn)練費(fèi)用可達(dá)數(shù)千萬美元級(jí)。目前仍依賴進(jìn)口高端芯片，成本飆升，且受出口管制導(dǎo)致供應(yīng)受限。國產(chǎn)芯片雖性能提升，但軟件棧與

CUDA/TensorFlow等國外框架兼容性差，遷移成本高，且開發(fā)者生態(tài)薄弱，缺乏成

熟工具鏈支持，企業(yè)客戶也對基于信創(chuàng)平臺(tái)的模型性能和穩(wěn)定性存在擔(dān)心。受限于行業(yè)數(shù)據(jù)壁壘、客戶數(shù)域的限制，而傳統(tǒng)的x86平臺(tái)+國外軟件生態(tài)因安全問題存在風(fēng)險(xiǎn)和合規(guī)問題。迫切需要高性能、高安全的國產(chǎn)算力+國產(chǎn)開源模型高端算力芯片成本高昂且供應(yīng)受限閉源模型私域部署困境國產(chǎn)芯片生態(tài)適配難題—

4

—1.2AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)重構(gòu)，加速AI落地千行百業(yè)2025年DeepSeek的出現(xiàn)，對AI大模型落地給與極大的推動(dòng)，本白皮書以DeepSeek分析為例：推出千億級(jí)通用大模型V3系列如DeepSeek-V3，基于先進(jìn)的架構(gòu)，具有強(qiáng)大的通用性和泛化能力，能夠處理多種復(fù)雜任務(wù)。推出DeepSeek

R1系列推理模型如DeepSeek-R1-671B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-70B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、DeepSeek-R1-Distill-

Llama-8B等不同參數(shù)量規(guī)模。推出行業(yè)垂直模型醫(yī)療領(lǐng)域

DeepSeek-Med、金融領(lǐng)域

DeepSeek-Fin、法律領(lǐng)域

DeepSeek-Legal、教育領(lǐng)域

DeepSeek-Edu。通過三種模型系列，極大的促進(jìn)了

AI大模型落地的點(diǎn)（私有場景）—線（垂直行業(yè)）—面（通用場景自然語言大模型）

模型發(fā)展。DeepSeek開源重構(gòu)了AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)，DeepSeek通過算法優(yōu)化創(chuàng)新與軟硬協(xié)同顯著降低模型算力成本，

同時(shí)國產(chǎn)算力+開源國產(chǎn)模型適配將更容易，極大降低技術(shù)門檻，并且開源模型的性能表現(xiàn)比肩世界領(lǐng)先的閉源模型，甚至在某些方面實(shí)現(xiàn)超越，未來優(yōu)質(zhì)模型獲取將更加簡單，從而導(dǎo)致閉源模型API服務(wù)降價(jià)，甚至促進(jìn)閉源模型逐步走向開源，以上的AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)變化定會(huì)加速AI在千行百業(yè)的應(yīng)用落地。?全面兼容信創(chuàng)平臺(tái)，昇騰、昆侖芯、沐曦、天數(shù)智芯等18

家信創(chuàng)GPU卡?國產(chǎn)開源模型+

自主信創(chuàng)基座構(gòu)建安全AI智算產(chǎn)業(yè)私域部署爆發(fā)，行業(yè)應(yīng)用全面落地全面開源，改變AI生態(tài)發(fā)展路徑信創(chuàng)兼容，構(gòu)建安全架構(gòu)算力門檻降低，大模型普惠?AI大模型整體擁有成本減低，企業(yè)試錯(cuò)成本大幅度降低?企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型迫切需求和生態(tài)突破的共振?訓(xùn)練和推理的門檻大幅度降低，算力平權(quán)?AI大模型落地門檻降低，

AI應(yīng)用普惠化、平民化?突破原有AI發(fā)展高壁壘模式?突破閉源商業(yè)模式，創(chuàng)造全面開放生態(tài)

DeepSeek開源對AI應(yīng)用落地的積極影響—

5

—PART

2私域大模型部署概述ll數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)：客戶處理的數(shù)據(jù)涉及敏感信息（如醫(yī)療、金融、法律等），需要嚴(yán)格遵守?cái)?shù)據(jù)隱私法規(guī)，采用國產(chǎn)化軟硬件進(jìn)行私有化部署，可以確保數(shù)據(jù)始終存儲(chǔ)在客戶本地，避

免數(shù)據(jù)泄露或第三方訪問的風(fēng)險(xiǎn)。高性能與低延遲：客戶需要實(shí)時(shí)處理大量數(shù)據(jù)（如金融交易、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等）

，對響應(yīng)速度要求極高。私有化部署可以減少網(wǎng)絡(luò)延遲，提升模型推理速度，滿足高性能需求。成本控制：客戶需要長期使用大模型，且公有云服務(wù)的按需計(jì)費(fèi)模式成本較高。私有化部署

可以通過一次性投入降低長期使用成本，尤其適合大規(guī)模、高頻次使用的場景。模型穩(wěn)定性與可控性：客戶需要確保模型的穩(wěn)定性和可控性，避免因公有云服務(wù)更新或中斷

而影響業(yè)務(wù)。私有化部署可以讓客戶完全掌控模型的版本更新、維護(hù)和運(yùn)行環(huán)境。定制化需求：客戶有特定的業(yè)務(wù)需求或行業(yè)特性，通用模型無法完全滿足。私有化部署允許

客戶對模型進(jìn)行深度定制和微調(diào)，以更好地適應(yīng)其業(yè)務(wù)場景。合規(guī)性要求：客戶所在行業(yè)或地區(qū)有嚴(yán)格的合規(guī)性要求（如政府、軍工、能源等）

。私有化部署可以確保模型和數(shù)據(jù)完全符合相關(guān)法律法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。2.1部署需求分析從客戶端需求分析，私域大模型部署落地考量的要素有如下幾點(diǎn)：123456—

7

—維度公有云大模型服務(wù)本地化一體機(jī)部署混合部署成本√

低啟動(dòng)成本，按需付費(fèi)

長期高頻調(diào)用成本高√

長期使用邊際成本低

前期硬件投入大平衡CAPEX與OPEX，

但需額外

投入?yún)f(xié)同技術(shù)（如聯(lián)邦學(xué)習(xí)）數(shù)據(jù)安全 依賴云廠商安全防護(hù)，

存在跨境風(fēng)險(xiǎn)√

數(shù)據(jù)物理隔離，自主可控√敏感數(shù)據(jù)本地處理，非敏感數(shù)據(jù)

上云性能與延遲

公網(wǎng)傳輸延遲（100ms~1s）√

本地計(jì)算零延遲（<10ms）本地任務(wù)低延遲，云端任務(wù)依賴

網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維復(fù)雜度√

全托管，無需專職團(tuán)隊(duì)

需自建運(yùn)維團(tuán)隊(duì)（如

K8s、硬件維護(hù)）

需同時(shí)管理云+本地系統(tǒng)，復(fù)雜

度最高擴(kuò)展性√

分鐘級(jí)彈性擴(kuò)容

擴(kuò)展需采購硬件（周期長）√本地資源固定，云端彈性補(bǔ)充合規(guī)性

需審核云服務(wù)資質(zhì)√

完全適配行業(yè)合規(guī)要求√靈活滿足混合合規(guī)策略（如金融數(shù)據(jù)本地化+營銷數(shù)據(jù)上云）模型定制能力

僅支持Prompt工程/微調(diào)√

支持全參數(shù)訓(xùn)練、架構(gòu)

修改本地模塊深度定制，云端模塊有

限調(diào)整適用規(guī)?！?/p>

中小型企業(yè)、初創(chuàng)公司√

大型企業(yè)、強(qiáng)監(jiān)管行業(yè)√

中大型企業(yè)，需兼顧靈活與安全部署模式定義公有云大模型服務(wù)通過第三方云平臺(tái)調(diào)用大模型API或托管服務(wù)。本地化一體機(jī)部署在企業(yè)自有數(shù)據(jù)中心部署軟硬集成的大模型設(shè)備?；旌喜渴鸾Y(jié)合公有云與本地化部署，通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)、邊緣計(jì)算等技術(shù)實(shí)現(xiàn)協(xié)同。PART2

|

私域大模型部署概述2.2部署模式分析_核心定義_多維度對比分析—

8

—_部署模式選擇選擇公有云服務(wù)的情況需求場景：非敏感數(shù)據(jù)、短期或波動(dòng)性需求（如A/B測試）。企業(yè)類型：預(yù)算有限的中小企業(yè)，無專業(yè)IT團(tuán)隊(duì)。選擇本地化部署的情況需求場景：數(shù)據(jù)主權(quán)敏感、強(qiáng)實(shí)時(shí)性要求（如金融醫(yī)療數(shù)據(jù)、自動(dòng)駕駛決策）。企業(yè)類型：大型機(jī)構(gòu)或強(qiáng)監(jiān)管行業(yè)（金融、政府、醫(yī)療等）。選擇混合部署的情況需求場景：需兼顧安全與彈性（如核心數(shù)據(jù)本地處理+邊緣節(jié)點(diǎn)彈性擴(kuò)展）。企業(yè)類型：中大型企業(yè)，具備技術(shù)整合能力，需平衡成本與合規(guī)。部署最佳方式：AI大模型一體機(jī)AI大模型一體機(jī)指集成預(yù)訓(xùn)練大模型、算力基礎(chǔ)設(shè)施、安全模塊、行業(yè)知識(shí)庫及應(yīng)用開發(fā)工具的本地化部署解決方案，

實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全鏈路閉環(huán)。其以開箱即用、軟硬協(xié)同為核心，支持金融、政務(wù)等高敏感場景的私有化

AI需求，兼顧安全合規(guī)（國

密算法/敏感詞過濾）與高效推理（低延遲+高并發(fā)），降低企業(yè)從算力搭建到模型調(diào)優(yōu)的全周期成本。顯然，AI大模型一體機(jī)方式將是私域大模型部署的必然選項(xiàng)，AI大模型一體機(jī)可提供更高的安全性、可控性和靈活性，

適合對數(shù)據(jù)、性能和合規(guī)性有高要求的場景，

市場評(píng)估私域部署方式的比例在60%以上，以超云AI大模型一體機(jī)為例：—

9

—信創(chuàng)版-SuperCube7000物理形態(tài)：整機(jī)柜算力集群產(chǎn)品形態(tài)：軟硬一體CPU：海光/飛騰/鯤鵬系列處理器GPU：昇騰910/

昆侖芯P800推薦模型：參數(shù)量千億級(jí)別DeepSeek-671B；LLAMA-405B；超大規(guī)模參數(shù)模型，

性能卓越，推理速度快，適合極高精度需求，

可用于前沿科學(xué)研究、復(fù)雜商業(yè)決策分析和本地知識(shí)庫檢索國際版-Supercube7000物理形態(tài)：整機(jī)柜算力集群產(chǎn)品形態(tài)：軟硬一體CPU：

Inte/AMD系列處理器GPU：

NVIDIA8*H20

SXM推薦模型：參數(shù)量千億級(jí)別及以上DeepSeek-671B；LLAMA-405B；超大規(guī)模參數(shù)模型，

性能卓越，推理速度快，適合極高精度需求，

可用于前沿科學(xué)研究、復(fù)雜商業(yè)決策分析和本地知識(shí)庫檢索信創(chuàng)版-SuperCube5000物理形態(tài)：單機(jī)產(chǎn)品形態(tài)：軟硬一體CPU：海光/飛騰/鯤鵬系列處理器GPU：天數(shù)/燧原/沐曦/海光DCU系列推薦模型：參數(shù)量百億級(jí)別DeepSeek-R1-Distill-Llama-70BQwen2.5-72BLlama-70B專業(yè)級(jí)模型，性能強(qiáng)大，適合大規(guī)模計(jì)算和高復(fù)雜度任務(wù)場景國際版-Supercube5000物理形態(tài)：單機(jī)產(chǎn)品形態(tài)：軟硬一體CPU：

Inte/AMD系列處理器GPU：

NVIDIA8*RTX顯卡推薦模型：參數(shù)量百億級(jí)別DeepSeek-R1-Distill-Llama-70BQwen2.5-72BLlama-70B專業(yè)級(jí)模型，性能強(qiáng)大，適合大規(guī)模計(jì)算和高復(fù)雜度任務(wù)場景SuperCube7000SuperCube5000PART2

|

私域大模型部署概述—

10

—信創(chuàng)版-SuperCube3000物理形態(tài)：工作站產(chǎn)品形態(tài)：軟硬一體CPU：海光/飛騰/鯤鵬系列處理器GPU：天數(shù)/沐曦/海光DCU等推薦模型：參數(shù)量十億級(jí)別GLM-4-9BDeepSeek-R1-Distill-Llama-8BDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B高性能模型，擅長復(fù)雜任務(wù)，適用于復(fù)雜任務(wù)如數(shù)學(xué)推理、

代碼生成國際版-Supercube3000物理形態(tài)：工作站產(chǎn)品形態(tài)：軟硬一體CPU：

Inte/AMD系列處理器GPU：

NVIDIA1-4*RTX顯卡推薦模型：參數(shù)量十億級(jí)別GLM-4-9BDeepSeek-R1-Distill-Llama-8BDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B高性能模型，擅長復(fù)雜任務(wù)，適用于復(fù)雜任務(wù)如數(shù)學(xué)推理、

代碼生成行業(yè)定制：開展全行業(yè)的生態(tài)合作，與行業(yè)場景深度定制，預(yù)置行業(yè)知識(shí)庫與微調(diào)工具鏈，企業(yè)可低成本訓(xùn)練專屬模型，較閉源API定制成本降低，解決AI應(yīng)用“最后一公里”問題。成本壓縮：私域部署消除API計(jì)費(fèi)機(jī)制，長期推理零邊際成本，主要承擔(dān)算力成本，且算力成本通過模型算法優(yōu)化、軟硬協(xié)同定制化可大大降低。數(shù)據(jù)可控：敏感數(shù)據(jù)無需外傳，滿足金融、政務(wù)等高合規(guī)場景需求，避免數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。國產(chǎn)化支持：通過國產(chǎn)AI芯片軟硬協(xié)同優(yōu)化，推理性能達(dá)進(jìn)口方案90%以上，提速國產(chǎn)產(chǎn)品技術(shù)應(yīng)用。開箱即用：部署周期從數(shù)月壓縮至數(shù)天，推動(dòng)AI從“云端通用”轉(zhuǎn)向“端側(cè)專屬”，加速AI大模型產(chǎn)業(yè)落地。優(yōu)質(zhì)服務(wù)：定制的技術(shù)服務(wù)和更快的響應(yīng)速度，為業(yè)務(wù)運(yùn)行提供更高的可靠性。SuperCube3000AI大模型一體機(jī)優(yōu)勢在于：—

11

—PART2

|

私域大模型部署概述2.3部署流程步驟_需求分析與規(guī)劃階段組建跨職能團(tuán)隊(duì)（算法、數(shù)據(jù)、運(yùn)維、業(yè)務(wù)），制定RACI責(zé)任矩陣。

預(yù)算分配：硬件采購、云服務(wù)訂閱、標(biāo)注工具采購。_數(shù)據(jù)治理與知識(shí)工程明確核心目標(biāo)（如智能客服、文檔分析、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測），定義關(guān)鍵指標(biāo)（準(zhǔn)確率>95%、響應(yīng)延遲<500ms）。

通過WSRB模型（Why-What-Scope-Roadmap-Benefit）輸出《業(yè)務(wù)需求對齊文檔》。整合多源數(shù)據(jù)（業(yè)務(wù)系統(tǒng)日志、文檔庫、外部知識(shí)庫）

，使用規(guī)則引擎（正則表達(dá)式）和NLP工具（LangChain）去噪。

敏感數(shù)據(jù)脫敏（k-

匿名化、差分隱私），構(gòu)建《數(shù)據(jù)質(zhì)量報(bào)告》。領(lǐng)域知識(shí)抽?。和ㄟ^NER（命名實(shí)體識(shí)別）和關(guān)系抽取（RE）構(gòu)建行業(yè)知識(shí)圖譜（如金融產(chǎn)品關(guān)系網(wǎng)）。向量化存儲(chǔ)：使用Embedding模型（BERT-wwm）將文本存入向量數(shù)據(jù)庫（Milvus/Pinecone）。評(píng)估數(shù)據(jù)量級(jí)（結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占比）、算力需求（訓(xùn)練/推理資源測算）。選擇部署模式（公有云/本地/混合），預(yù)判合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)（數(shù)據(jù)跨境、隱私保護(hù)）。技術(shù)可行性評(píng)估團(tuán)隊(duì)與資源規(guī)劃數(shù)據(jù)采集與清洗業(yè)務(wù)場景拆解知識(shí)庫構(gòu)建—

12

—使用RLHF（人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)）消除模型偏見，通過紅隊(duì)測試（RedTeaming）模擬攻擊驗(yàn)證安全性。

基準(zhǔn)測試：在MMLU、C-Eval等數(shù)據(jù)集驗(yàn)證模型能力，對比行業(yè)基線（如GPT-4、Claude）。_系統(tǒng)部署與集成設(shè)計(jì)標(biāo)注規(guī)范（如意圖分類標(biāo)簽體系），利用半自動(dòng)化工具（Snorkel）加速標(biāo)注。數(shù)據(jù)增強(qiáng)：通過回譯（BackTranslation）、實(shí)體替換生成合成數(shù)據(jù)，提升樣本多樣性。_模型選型與訓(xùn)練調(diào)優(yōu)根據(jù)場景復(fù)雜度選擇參數(shù)規(guī)模：如輕量級(jí)（十億級(jí)別參數(shù)量）、中大型（百億級(jí)別參數(shù)量）、大型（千億級(jí)別參數(shù)量）。架構(gòu)適配：高并發(fā)場景選MoE（DeepSeekMoE-16B），多模態(tài)場景選VL模型（DeepSeek-VL）。本地部署：配置GPU服務(wù)器集群、分布式存儲(chǔ)、容器管理?；旌显撇渴穑好舾心K本地運(yùn)行（如風(fēng)控模型），非敏感任務(wù)調(diào)用云端API（AWSSageMaker）。全參數(shù)微調(diào)：數(shù)據(jù)充足時(shí)（>10萬條）全面優(yōu)化模型權(quán)重。輕量化適配：LoRA/P-Tuning注入10%-20%業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，保留基座泛化能力。數(shù)據(jù)標(biāo)注與增強(qiáng)安全對齊與評(píng)估基座模型選擇基礎(chǔ)設(shè)施搭建領(lǐng)域微調(diào)—

13

—漸進(jìn)式上線：A/B測試（10%流量導(dǎo)入），對比新舊系統(tǒng)效果差異。監(jiān)控體系：實(shí)時(shí)跟蹤GPU利用率、API錯(cuò)誤率、敏感內(nèi)容攔截率（Prometheus+Grafana）。_持續(xù)運(yùn)營與迭代API標(biāo)準(zhǔn)化：通過APISIX/Kong管理REST/gRPC接口，集成鑒權(quán)（OAuth2.0）。數(shù)據(jù)管道：使用Airflow構(gòu)建ETL流水線，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與模型服務(wù)的自動(dòng)化交互。_測試驗(yàn)證與上線硬件防護(hù)：部署TEE（可信執(zhí)行環(huán)境）、HSM（硬件安全模塊）。軟件防護(hù)：動(dòng)態(tài)沙箱隔離（gVisor）、模型簽名驗(yàn)證（Ed25519）。數(shù)據(jù)加密：靜態(tài)數(shù)據(jù)AES-256加密，傳輸通道TLS1.3加密?；鶞?zhǔn)測試：驗(yàn)證模型在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集（如GSM8K、HumanEval）的達(dá)標(biāo)率。場景測試：端到端模擬業(yè)務(wù)流（如合同審核全流程），統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)確率、響應(yīng)延遲。滲透測試：模擬SQL注入、對抗樣本攻擊，驗(yàn)證防御機(jī)制有效性。合規(guī)審查：確保符合等保2.0，輸出《安全合規(guī)認(rèn)證報(bào)告》?；叶劝l(fā)布與監(jiān)控安全與合規(guī)審計(jì)反饋閉環(huán)優(yōu)化安全架構(gòu)實(shí)施業(yè)務(wù)系統(tǒng)對接PART2

|

私域大模型部署概述功能測試—

14

—架構(gòu)演進(jìn)：評(píng)估稀疏化模型（如DeepSeek-VL2）、多模態(tài)擴(kuò)展可行性。生態(tài)共建：參與開源社區(qū)（如Hugging

Face），共享微調(diào)工具鏈（DeepSeekTuner）。2.4算力基礎(chǔ)架構(gòu)部署_算力部署行業(yè)應(yīng)用方面，不同行業(yè)對模型的需求不同。例如，金融行業(yè)需要高實(shí)時(shí)性和合規(guī)性，醫(yī)療需要高精度和多模態(tài)處理，制造業(yè)可能關(guān)注低延遲和邊緣部署，而零售業(yè)需要處理高并發(fā)和多模態(tài)數(shù)據(jù)。需要將這些行業(yè)特性轉(zhuǎn)化為技術(shù)指標(biāo)，比如金融行業(yè)的毫秒級(jí)響應(yīng)，醫(yī)療的模型可解釋性等。私域大模型部署的算力設(shè)計(jì)需要充分調(diào)研，避免算力與應(yīng)用脫節(jié)。推理優(yōu)化：模型量化（FP16—INT8）、緩存加速（Redis），降低Token成本30%。彈性擴(kuò)縮容：根據(jù)流量波動(dòng)自動(dòng)擴(kuò)縮K8s

Pod，預(yù)留20%冗余資源應(yīng)對峰值。用戶反饋：嵌入交互評(píng)分系統(tǒng)，結(jié)合日志分析高頻錯(cuò)誤（如意圖識(shí)別偏差）。增量訓(xùn)練：每月注入新數(shù)據(jù)（政策法規(guī)更新），通過PEFT保持模型時(shí)效性。成本與性能優(yōu)化場景需求錨定技術(shù)升級(jí)路徑—

15

—維度影響因子配置關(guān)聯(lián)參數(shù)量參數(shù)規(guī)模直接決定顯存/

內(nèi)存占用和計(jì)算復(fù)雜度參數(shù)量越大，顯存容量、并行計(jì)算能力和存儲(chǔ)帶寬需求越高計(jì)算密度模型的

FLOPs（浮點(diǎn)運(yùn)算量）和計(jì)算模式（密集/稀疏）高計(jì)算密度需高算力GPU延遲要求實(shí)時(shí)性需求（如對話機(jī)器人需低延遲，離線任務(wù)可容忍高延遲）低延遲場景需高頻GPU，高吞吐場景需多卡并行內(nèi)存帶寬參數(shù)加載和計(jì)算的帶寬需求（如大模型需HBM2e高帶寬內(nèi)存）大模型優(yōu)先選擇

HBM顯存而非GDDR顯存并行策略數(shù)據(jù)并行、模型并行、流水線并行的可行性超大規(guī)模模型需多節(jié)點(diǎn)集群量化支持是否支持低精度推理（INT8/INT4）或訓(xùn)練（FP16/FP8）邊緣設(shè)備依賴量化技術(shù)，可使用中低端GPU成本與能效硬件采購和維護(hù)成本（如電費(fèi)、散熱）中小模型選性價(jià)比硬件，超大模型用云服務(wù)分?jǐn)偝杀続I大模型參數(shù)量具備十億/百億/千億等多檔位。需要采用合理的軟硬件搭配及性能調(diào)優(yōu)，如千億級(jí)大模型部署需要高算力、高顯存的算力服務(wù)器、高性能存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)，組成高性能算力集群提供基礎(chǔ)設(shè)施支撐，而百億級(jí)模型需要單機(jī)多卡（4-8張）

的機(jī)架式服務(wù)器部署，十億級(jí)模型需要桌面級(jí)工作站（1-4張GPU）部署，從而為各規(guī)模企業(yè)提供性價(jià)比最優(yōu)的大

模型使用體驗(yàn)。硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)的主要指標(biāo)如下：存儲(chǔ)與網(wǎng)絡(luò)：SSD/HDD吞吐量、分布式訓(xùn)練的跨節(jié)點(diǎn)帶寬功耗與成本：TCO（總擁有成本）、每瓦性能比GPU關(guān)鍵指標(biāo)：顯存容量（如24GB/80GB）、算力（TFLOPS）、互聯(lián)帶寬（NVLink/InfiniBand）CPU與內(nèi)存：核心數(shù)、內(nèi)存帶寬（如DDR5）、大容量內(nèi)存需求模型驅(qū)動(dòng)硬件架構(gòu)PART2

|

私域大模型部署概述—

16

—模型大小原始顯存(FP32)FP16(半精度)INT8量化INT4量化0.5B2GB1GB0.7GB0.4GB1.5B6GB3GB2GB1GB7B28GB14GB7GB4GB13B52GB26GB13GB7GB33B132GB66GB33GB17GB70B280GB140GB70GB35GB結(jié)論：1B

的

INT8參數(shù)的大模型部署需要0.93132G顯存，近似等于1G；計(jì)算公式：總顯存=參數(shù)數(shù)量x參數(shù)精度字節(jié)數(shù)例如：7B模型（FP32）：

7x109x4B≈28GB7B模型（FP16）：

7x109x2B≈14

GB7B模型（INT8）：

7x109x1B≈

7

GB7B模型（INT4）：

7x109x0.5B≈4

GB推理模型所占用的顯存計(jì)算：以精度為INT8的大模型為例，這種精度，

一個(gè)參數(shù)需要占用一個(gè)字節(jié)，通常使用FP32（4字節(jié)）、FP16（2字節(jié)）或INT8（1

字節(jié)）：1B參數(shù)模型=10億參數(shù)x每個(gè)參數(shù)占用的1Byte；1GB顯存=1024MB=1024*1024KB=1024*1024*1024Byte；

10*108/（1024*1024*1024）=0.93132≈1；類型每B參數(shù)需要占用顯存FP324GFP162GINT81GINT40.5G—

17

—海光信息是國產(chǎn)GPGPU領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)，其產(chǎn)品以高性能計(jì)算和AI訓(xùn)練為核心。海光

DCU系列（如深算系列）兼容CUDA生態(tài)，支持主流AI框架，廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心和高

性能計(jì)算場景。在國產(chǎn)替代中表現(xiàn)突出，已實(shí)現(xiàn)規(guī)?；逃?。海光通過自主研發(fā)逐步縮小與國際巨頭的差距，尤其在信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)中占據(jù)重要地位。技術(shù)產(chǎn)品架構(gòu)GPGPU架構(gòu)：海光DCU以GPGPU為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)，內(nèi)置大量運(yùn)算核心，支持大規(guī)模并行計(jì)

算，適用于向量、矩陣等計(jì)算密集型任務(wù)。類CUDA兼容性：技術(shù)架構(gòu)全面兼容“類CUDA”環(huán)境，可適配國際主流計(jì)算軟件（如

ROCm生態(tài)），并支持人工智能框架（如TensorFlow、PyTorch）。通過ROCm生態(tài)與CUDA工具鏈的相似性，開發(fā)者可快速遷移代碼。核心性能優(yōu)勢全精度計(jì)算能力：支持雙精度、單精度、半精度浮點(diǎn)運(yùn)算及整型計(jì)算，在科學(xué)計(jì)算和

AI訓(xùn)

練中表現(xiàn)優(yōu)異。高能效比：采用先進(jìn)FinFET工藝（如深算一號(hào)）

，典型場景性能達(dá)到國際同類型高端產(chǎn)品

水平，例如深算一號(hào)對標(biāo)英偉達(dá)A100的70%性能。高速數(shù)據(jù)處理：集成高帶寬片上內(nèi)存，優(yōu)化大規(guī)模數(shù)據(jù)吞吐能力，適用于服務(wù)器集群和數(shù)據(jù)中心的密集計(jì)算需求。主流國產(chǎn)GPU概述海光信息PART2

|

私域大模型部署概述—

18

—架構(gòu)：新一代自研架構(gòu)，采用先進(jìn)封裝技術(shù)，能效比提升30%。算力：INT8算力達(dá)256TOPS，支持低功耗實(shí)時(shí)推理。場景：面向邊緣服務(wù)器、自動(dòng)駕駛、智慧城市等低延遲場景。核心技術(shù)優(yōu)勢全自研架構(gòu)獨(dú)立設(shè)計(jì)指令集、計(jì)算核心與存儲(chǔ)體系，突破國際技術(shù)封鎖，支持動(dòng)態(tài)指令調(diào)度與混合精

度計(jì)算。提供兼容CUDA的編程接口，支持代碼遷移工具鏈，降低開發(fā)者遷移成本。適配百度飛槳等國產(chǎn)AI框架，兼容主流AI模型（如ResNet、BERT）。架構(gòu)：首款全自研7nmGPGPU芯片，集成32GB

HBM2e顯存，顯存帶寬1.2TB/s。算力：FP32單精度浮點(diǎn)算力達(dá)16TFLOPS，支持FP64/FP16/BF16/INT8等全精度計(jì)算。場景：專為AI訓(xùn)練、科學(xué)計(jì)算及云端推理設(shè)計(jì)，支持千卡級(jí)集群擴(kuò)展。兼容

性：

適配PyTorch、TensorFlow等主流框架，提供自主編程接口

Iluvatar

CoreXSDK。天數(shù)智芯專注于高性能計(jì)算與人工智能加速領(lǐng)域，其產(chǎn)品以自主架構(gòu)、高性能和廣泛生態(tài)

適配為核心競爭力，產(chǎn)品包括天垓系列（訓(xùn)練）和智鎧系列（推理）

。兼容CUDA生態(tài)，

支持200+AI模型，覆蓋智慧城市、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域。核心產(chǎn)品系列智鎧系列（推理與邊緣計(jì)算芯片）天垓系列（通用訓(xùn)練芯片）天數(shù)智芯—

19

—云燧i20（訓(xùn)練卡）架構(gòu)：基于自研GCU-CDA架構(gòu)（通用計(jì)算加速器）

，采用

12nm工藝，集成

32GBHBM2顯存，顯存帶寬1.2TB/s。算力：FP32單精度浮點(diǎn)算力達(dá)20

TFLOPS，支持

FP16/BF16/INT8混合精度計(jì)算，專為

千億級(jí)參數(shù)模型訓(xùn)練優(yōu)化。擴(kuò)展性：支持萬卡級(jí)集群互聯(lián)，線性加速比超90%。云燧T20/T21（推理卡）能效比：INT8

算力達(dá)

160TOPS，功耗僅75W，支持實(shí)時(shí)視頻分析、推薦系統(tǒng)等低延遲場景。部署靈活性：支持PCIe和OAM（開放加速模塊）兩種形態(tài)，適配主流服務(wù)器架構(gòu)。DTU

2.0制程工藝：7nm工藝，單芯片集成超過240億晶體管。性能：FP32算力達(dá)25

TFLOPS，支持多芯片互聯(lián)（NVLink類技術(shù)）

，集群算力可擴(kuò)展至百PetaFLOPS。應(yīng)用場景：適配GPT-3、BERT等大模型訓(xùn)練，單卡支持千億參數(shù)模型并行計(jì)算。核心技術(shù)優(yōu)勢全棧自研架構(gòu)GCU-CDA架構(gòu)：從指令集、計(jì)算單元到互聯(lián)協(xié)議全自主設(shè)計(jì)，突破國際技術(shù)限制，支持

動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度與細(xì)粒度并行計(jì)算。燧原科技（Enflame）是國內(nèi)專注于云端AI訓(xùn)練與推理的高性能GPU芯片設(shè)計(jì)企業(yè)，其

產(chǎn)品以全棧自研架構(gòu)、高算力密度和大規(guī)模集群擴(kuò)展能力為核心優(yōu)勢，

主要服務(wù)于云計(jì)算、

人工智能及數(shù)據(jù)中心場景。核心產(chǎn)品系列邃思（DTU）系列芯片燧原科技PART2

|

私域大模型部署概述云燧系列—

20—液冷散熱技術(shù)：在

T21

推理卡中引入液冷方案，提升能效比30%，滿足高密度數(shù)據(jù)中心需求。高效集群擴(kuò)展互聯(lián)技術(shù)：自研互聯(lián)協(xié)議（類似NVIDIA

NVLink），支持多卡/多節(jié)點(diǎn)低延遲通信，集群

算力線性擴(kuò)展效率達(dá)國際領(lǐng)先水平。軟件協(xié)同優(yōu)化：通過燧原Enflame

Link軟件棧，實(shí)現(xiàn)計(jì)算、存儲(chǔ)與網(wǎng)絡(luò)資源的統(tǒng)一調(diào)度?；旌暇扰c稀疏計(jì)算支持FP16/FP32混合精度訓(xùn)練，結(jié)合稀疏化加速技術(shù)（如權(quán)重剪枝），提升大模型訓(xùn)練效

率20-40%。昆侖芯是百度旗下AI芯片品牌，采用7nm工藝，專攻AI推理與訓(xùn)練，昆侖芯在能效比和

模型適配方面表現(xiàn)突出，支持主流AI框架，已在百度智能云及外部客戶中部署，其優(yōu)勢在于與百度深度學(xué)習(xí)框架PaddlePaddle深度集成，優(yōu)化搜索、自動(dòng)駕駛等場景。核心產(chǎn)品系列昆侖芯1代（R200）架構(gòu)：基于自研XPU架構(gòu)（異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)）

，采用

14nm工藝，集成GDDR6顯存，支持

PCIe

4.0。算力：INT8算力達(dá)256TOPS，F(xiàn)P16算力128TFLOPS，專為云端推理與訓(xùn)練設(shè)計(jì)。場景：適配百度搜索、推薦系統(tǒng)、語音識(shí)別等大規(guī)模AI任務(wù)。昆侖芯2代（R480/R580）制程工藝：7nm工藝，算力提升3倍，支持FP16/FP32/BF16混合精度計(jì)算。顯存帶寬：集成HBM2e顯存，帶寬1.6TB/s，支持千億參數(shù)模型訓(xùn)練。能效比：功耗優(yōu)化30%，性能接近英偉達(dá)A100的80%。昆侖芯AI加速卡昆侖芯—

21

—昆侖芯E10算力：INT8算力80TOPS，功耗15W，支持邊緣服務(wù)器與智能終端實(shí)時(shí)推理。場景：自動(dòng)駕駛感知、工業(yè)質(zhì)檢、智慧零售等低延遲場景。核心技術(shù)優(yōu)勢自研XPU架構(gòu)異構(gòu)計(jì)算：融合標(biāo)量、向量、張量計(jì)算單元，支持動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度，提升資源利用率。內(nèi)存優(yōu)化：通過片上緩存分級(jí)設(shè)計(jì)（L1/L2/L3），減少數(shù)據(jù)搬移延遲，提升吞吐量。軟硬協(xié)同優(yōu)化百度飛槳（PaddlePaddle）深度適配：

內(nèi)置昆侖芯定制算子庫，支持自動(dòng)混合精度訓(xùn)練與

模型壓縮。編譯器優(yōu)化：自研

KCC編譯器，支持

PyTorch、TensorFlow模型一鍵編譯部署，性能提

升30%

以上。高能效與集群擴(kuò)展支持千億參數(shù)模型訓(xùn)練，多卡互聯(lián)（自研互聯(lián)協(xié)議）集群擴(kuò)展效率超85%。支持液冷散熱方案，適配高密度數(shù)據(jù)中心部署。算能（Sophgo）是國內(nèi)專注于AI加速芯片及邊緣計(jì)算解決方案的領(lǐng)先企業(yè)，其產(chǎn)品以高能效比、低功耗設(shè)計(jì)和全棧軟硬協(xié)同優(yōu)化為核心優(yōu)勢，覆蓋云端訓(xùn)練、邊緣推理及終端AI

加速場景。核心產(chǎn)品系列架構(gòu)：基于自研

RISC-V異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)，集成多核AI加速引擎，支持

INT8/FP16/BF16混

合精度計(jì)算。深度學(xué)習(xí)加速芯片（DLP系列）：昆侖芯邊緣計(jì)算產(chǎn)品PART2

|

私域大模型部署概述算能—

22—SE5/SM5系列功耗：5-20W，

INT8算力覆蓋16-64TOPS，支持-40℃~85℃寬溫運(yùn)行。形態(tài)：M.2、USB、PCIe等多種接口，適配無人機(jī)、機(jī)器人、智能零售終端。核心技術(shù)優(yōu)勢RISC-V

自主架構(gòu)基于開源RISC-V指令集擴(kuò)展AI加速指令，實(shí)現(xiàn)計(jì)算單元與存儲(chǔ)的深度協(xié)同設(shè)計(jì)，突破國

際

IP

限制。動(dòng)態(tài)功耗管理：根據(jù)負(fù)載實(shí)時(shí)調(diào)整電壓頻率，功耗降低30%以上。全棧優(yōu)化能力Sophon

Toolchain：支持模型量化、剪枝、編譯優(yōu)化，壓縮模型體積50%的同時(shí)保持精

度損失

<1%。硬件級(jí)算子加速：預(yù)置100+高性能算子庫（如Conv、LSTM），推理延遲降低40%。端邊云協(xié)同統(tǒng)一架構(gòu)支持從訓(xùn)練到邊緣推理的全鏈條部署，模型一次開發(fā)多端運(yùn)行。支持聯(lián)邦學(xué)習(xí)與邊緣-云協(xié)同推理，提升復(fù)雜場景處理效率。算力：SG2380單芯片INT8算力達(dá)256

TOPS，F(xiàn)P16算力128

TFLOPS，能效比超10TOPS/W。場景：面向邊緣服務(wù)器、智能攝像頭、工業(yè)質(zhì)檢等實(shí)時(shí)推理場景。算力：支持FP32/FP16

訓(xùn)練，單卡FP32

算力達(dá)32TFLOPS，支持千億參數(shù)模型分布式訓(xùn)練。擴(kuò)展性：多卡互聯(lián)帶寬達(dá)200GB/s，集群擴(kuò)展效率超85%。兼容性：適配PyTorch、TensorFlow，提供SophonSDK支持模型一鍵部署。云端訓(xùn)練加速卡：邊緣計(jì)算模組—

23—階段需求功能數(shù)據(jù)導(dǎo)入/清洗數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與上傳自動(dòng)化數(shù)據(jù)清洗預(yù)處理手動(dòng)調(diào)整與優(yōu)化多協(xié)議支持海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)高吞吐（HDD+

閃存模式）數(shù)據(jù)共享/交互數(shù)據(jù)共享數(shù)據(jù)交互標(biāo)準(zhǔn)POSIX共享協(xié)議支持HDFS、CSI、超高吞吐（HDD+閃存模式）模型訓(xùn)練優(yōu)化數(shù)據(jù)集讀取checkpoint高帶寬、低延遲、預(yù)讀、全閃存數(shù)據(jù)部署推理模型部署推理優(yōu)化結(jié)果輸出低延遲、高帶寬、全閃存數(shù)據(jù)歸檔海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)低成本長期存儲(chǔ)分層存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)歸檔（磁帶、對象存儲(chǔ)、藍(lán)光庫）模型類型參數(shù)量級(jí)存儲(chǔ)架構(gòu)方案邊緣輕量模型<10B本地全閃存儲(chǔ)中規(guī)模垂直模型10B-100B高性能并行集群存儲(chǔ)超大規(guī)模通用模型>100B全閃并行集群存儲(chǔ)AI大模型數(shù)據(jù)處理過程分為5個(gè)階段，分別是：數(shù)據(jù)采集/清洗、數(shù)據(jù)共享/交互、模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)推理、數(shù)據(jù)歸檔。根據(jù)大模型參數(shù)量級(jí)、訓(xùn)練/推理模式選擇適配的存儲(chǔ)架構(gòu)（以DeepSeek為例）：模型驅(qū)動(dòng)硬件架構(gòu)場景需求錨定PART2

|

私域大模型部署概述_存儲(chǔ)部署—

24—_網(wǎng)絡(luò)部署私域大模型部署的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)需根據(jù)不同應(yīng)用場景（訓(xùn)練、推理、邊緣）的核心需求，結(jié)合性能、安全與擴(kuò)展性進(jìn)行定制化設(shè)計(jì)。分布式訓(xùn)練場景協(xié)議選擇：采用

InfiniBand或

RoCEv2（基于以太網(wǎng)的RDMA），繞過內(nèi)核協(xié)議棧，實(shí)現(xiàn)零拷貝數(shù)據(jù)傳輸；拓?fù)浼軜?gòu)：CLOS無阻塞架構(gòu)，支持橫向擴(kuò)展至數(shù)千節(jié)點(diǎn)，結(jié)合自適應(yīng)路由（如SHARP）提升通信效率；流量控制：啟用PFC（優(yōu)先級(jí)流控）和ECN（顯式擁塞通知），動(dòng)態(tài)分配帶寬優(yōu)先級(jí)（訓(xùn)練流量>管理流量）；高并發(fā)推理場景負(fù)載均衡：基于DPDK的智能網(wǎng)卡實(shí)現(xiàn)流量分發(fā)，支持一致性哈希算法，減少緩存失效；就近接入：部署邊緣POP節(jié)點(diǎn)（5G

MEC），通過TSN（時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)）保障關(guān)鍵請求優(yōu)先級(jí)；服務(wù)網(wǎng)格：集成Istio等Service

Mesh框架，實(shí)現(xiàn)微服務(wù)間通信的熔斷與重試；安全隔離：VLAN

+VXLAN劃分多租戶網(wǎng)絡(luò)，敏感數(shù)據(jù)流經(jīng)獨(dú)立通道（如金融交易獨(dú)立VLAN）。超高帶寬：支持多節(jié)點(diǎn)間TB級(jí)/小時(shí)的梯度同步（如All-Reduce操作）；超低延遲：參數(shù)同步延遲≤5ms，避免訓(xùn)練效率瓶頸；無損傳輸：防止丟包導(dǎo)致訓(xùn)練中斷，需99.999%可靠性。低延遲響應(yīng)：端到端延遲≤50ms（含模型加載+計(jì)算+返回）；高可用性：支持多副本負(fù)載均衡，單節(jié)點(diǎn)故障無感切換；彈性伸縮：根據(jù)請求量動(dòng)態(tài)擴(kuò)縮容，避免資源閑置。核心需求網(wǎng)絡(luò)方案核心需求網(wǎng)絡(luò)方案—

25—對比維度IB交換機(jī)RoCE交換機(jī)傳統(tǒng)以太網(wǎng)交換機(jī)核心協(xié)議InfiniBand協(xié)議以太網(wǎng)協(xié)議

+

RoCE標(biāo)準(zhǔn)以太網(wǎng)協(xié)議延遲極低較低較高RDMA支持原生支持通過RoCE協(xié)議支持不支持（需依賴TCP/IP協(xié)議棧）適用場景高性能計(jì)算（HPC）、AI訓(xùn)練

集群、超低延遲金融交易云數(shù)據(jù)中心、分布式存儲(chǔ)（Ceph/GPFS）、需要RDMA的混合負(fù)載場景通用企業(yè)網(wǎng)絡(luò)、普通數(shù)據(jù)中心、互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)成本高（專用硬件和授權(quán)成本）中（需支持RoCE的網(wǎng)卡和交換機(jī)）低（標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)備，市場競爭充分）兼容性需專用InfiniBand

網(wǎng)卡和線纜兼容標(biāo)準(zhǔn)以太網(wǎng)硬件（需支持RoCE

的網(wǎng)卡）廣泛兼容所有以太網(wǎng)設(shè)備優(yōu)勢：超低延遲、高吞吐、原生RDMA支持，適合HPC和AI訓(xùn)練。劣勢：成本高、生態(tài)封閉。優(yōu)勢：在以太網(wǎng)上實(shí)現(xiàn)

RDMA，兼顧性能和成本，適合混合負(fù)載場景。劣勢：配置調(diào)優(yōu)復(fù)雜，網(wǎng)絡(luò)擁塞時(shí)性能下降明顯。優(yōu)勢：成本低、兼容性強(qiáng)、部署簡單，適合通用網(wǎng)絡(luò)需求。劣勢：無法滿足超低延遲和高吞吐場景需求。不同的交換機(jī)硬件架構(gòu)PART2

|

私域大模型部署概述InfiniBand交換機(jī)：傳統(tǒng)以太網(wǎng)交換機(jī)：RoCE交換機(jī)：—

26—系統(tǒng)與組件安全最小化攻擊面：僅開放必要的API端口，禁用非必需服務(wù)（如

SSH默認(rèn)端口），使用輕量化容器（如

Unikernel）降低

漏洞風(fēng)險(xiǎn)。動(dòng)態(tài)沙箱隔離：模型推理進(jìn)程運(yùn)行在獨(dú)立沙箱環(huán)境（如gVisor、Firecracker），限制系統(tǒng)調(diào)用和資源訪問權(quán)限。漏洞主動(dòng)防御：集成RASP（運(yùn)行時(shí)應(yīng)用自保護(hù)）技術(shù)，實(shí)時(shí)攔截注入攻擊（如SQLi、模型投毒）。模型與算法安全模型完整性校驗(yàn)：通過數(shù)字簽名（如EdDSA）驗(yàn)證模型權(quán)重文件未被篡改，防范后門植入。對抗性防御機(jī)制：在輸入層嵌入對抗樣本檢測模塊（如FGSM過濾器），阻斷惡意誤導(dǎo)模型的攻擊。隱私推理技術(shù)：采用安全多方計(jì)算（MPC）或同態(tài)加密（HE），實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見”的隱私保護(hù)推理?；A(chǔ)設(shè)施物理防護(hù)可信執(zhí)行環(huán)境（TEE）

：采用CPU/GPU硬件級(jí)加密技術(shù)，確保模型推理過程中內(nèi)存數(shù)據(jù)不可被竊取。物理隔離：部署私有化服務(wù)器集群，與公共網(wǎng)絡(luò)物理隔離，避免側(cè)信道攻擊（如Spectre漏洞利用）。冗余容災(zāi)：通過多節(jié)點(diǎn)熱備、異地容災(zāi)架構(gòu)（如兩地三中心），防范硬件單點(diǎn)故障導(dǎo)致的服務(wù)中斷。硬件信任鏈構(gòu)建安全啟動(dòng)鏈：從固件（UEFI）、操作系統(tǒng)到容器鏡像逐級(jí)簽名驗(yàn)證，確保運(yùn)行時(shí)環(huán)境未被篡改。硬件身份認(rèn)證：基于TPM（可信平臺(tái)模塊）或HSM（硬件安全模塊）生成唯一設(shè)備密鑰，綁定模型訪問權(quán)限。硬件安全設(shè)計(jì)軟件安全設(shè)計(jì)_安全部署—

27—統(tǒng)一安全中臺(tái)：整合硬件TEE、軟件RASP、數(shù)據(jù)加密能力，形成端到端安全防護(hù)鏈。自動(dòng)化威脅狩獵：利用AI驅(qū)動(dòng)的SIEM（安全信息與事件管理）系統(tǒng)，實(shí)時(shí)分析日志、檢測異常行為模式。合規(guī)性基線：滿足等保2.0、ISO27001等法規(guī)要求，定期開展?jié)B透測試與安全審計(jì)。2.5算法軟件棧部署_

操作系統(tǒng)操作系統(tǒng)需要以國產(chǎn)化、高安全、高兼容特性，為大模型訓(xùn)練/推理提供開箱即用的穩(wěn)定底座，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)主權(quán)與算力效

率雙保障。操作系統(tǒng)基于國產(chǎn)化內(nèi)核（如麒麟、統(tǒng)信）深度定制，適配主流國產(chǎn)芯片及x86/ARM架構(gòu)，通過輕量化裁剪啟動(dòng)時(shí)間，降低資源占用。可內(nèi)置異構(gòu)硬件抽象層，統(tǒng)一封裝CUDA、CANN等算力接口，支持代碼零修改遷移，實(shí)現(xiàn)GPU/國產(chǎn)

芯片混合算力池化調(diào)度，提上利用率。全生命周期數(shù)據(jù)管控?cái)?shù)據(jù)分類分級(jí)：基于敏感程度（如PII、商業(yè)機(jī)密）實(shí)施差異化加密策略（AES-256靜態(tài)加密、TLS1.3傳輸加密）。動(dòng)態(tài)脫敏與匿名化：在訓(xùn)練/推理流水線中實(shí)時(shí)脫敏（如k-

匿名化、差分隱私），確保輸出結(jié)果無法反推原始數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)血緣追溯：記錄數(shù)據(jù)從采集、標(biāo)注到使用的完整審計(jì)日志，支持異常訪問的溯源定責(zé)。訪問與權(quán)限治理零信任架構(gòu)：基于RBAC（角色權(quán)限控制）和ABAC（屬性權(quán)限控制），實(shí)現(xiàn)“最小必要權(quán)限”授予。多因素認(rèn)證（MFA）：結(jié)合生物識(shí)別（指紋/虹膜）、硬件令牌（YubiKey）強(qiáng)化身份驗(yàn)證。數(shù)據(jù)水印技術(shù)：對輸出內(nèi)容嵌入隱形水?。ㄈ鏕AN生成隱形標(biāo)識(shí)），追蹤泄露源頭。協(xié)同安全策略數(shù)據(jù)安全設(shè)計(jì)PART2

|

私域大模型部署概述—

28—強(qiáng)化安全可信能力：通過安全沙箱實(shí)現(xiàn)多租戶數(shù)據(jù)物理隔離，可集成SM系列國密算法滿足等保三級(jí)與金融級(jí)加密要求，

基于TPM2.0構(gòu)建固件—OS—鏡像全鏈路可信驗(yàn)證，防范惡意注入?？扇诤先萜骰―ocker）與虛擬化（KVM）雙引擎，支持毫秒級(jí)彈性擴(kuò)縮容，AI任務(wù)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)并行隔離運(yùn)行。智能運(yùn)維層面，可內(nèi)置硬件健康監(jiān)控模塊（如

GPU顯存預(yù)警）與AI驅(qū)動(dòng)日志分析，提高故障自愈率，提升異常行為溯

源效率提升。開發(fā)者友好設(shè)計(jì)提供統(tǒng)一CLI工具鏈及WindowsAPI轉(zhuǎn)譯層，降低國產(chǎn)芯片開發(fā)門檻。_AI

PaaS平臺(tái)降本增效：

內(nèi)置預(yù)訓(xùn)練模型庫（涵蓋金融、醫(yī)療等垂直領(lǐng)域）與自動(dòng)化微調(diào)工具，降低企業(yè)從0到1的研發(fā)成本60%

以上。智能調(diào)度引擎：采用Kubernetes等分布式系統(tǒng)，支持公平調(diào)度、最小響應(yīng)時(shí)間等策略，適配私域任務(wù)優(yōu)先級(jí)與資源配額。全鏈路監(jiān)控與告警：集成

Prometheus+Grafana實(shí)時(shí)監(jiān)控資源狀態(tài)，自定義報(bào)警規(guī)則并觸發(fā)自動(dòng)化運(yùn)維響應(yīng)（如

節(jié)點(diǎn)重啟、任務(wù)遷移）。AI

PaaS平臺(tái)定位于企業(yè)級(jí)私有化智能底座，通過軟硬協(xié)同架構(gòu)將算力資源、模型工具鏈與行業(yè)場景深度集成，為企業(yè)

提供自主可控的AI全生命周期管理能力。其核心價(jià)值在于：數(shù)據(jù)安全：支持全鏈路國產(chǎn)加密（如

SM4算法）與私有化部署，滿足政務(wù)、金融等領(lǐng)域“數(shù)據(jù)不出域”的合規(guī)要求。敏捷迭代：提供低代碼開發(fā)界面與API編排能力，業(yè)務(wù)人員可快速構(gòu)建AI應(yīng)用，模型上線周期從月級(jí)壓縮至天級(jí)。資源運(yùn)營可視化：生成多維統(tǒng)計(jì)報(bào)表（算力利用率、任務(wù)耗時(shí)、成本分析），支持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化決策。自動(dòng)化運(yùn)維體系：通過Ansible等工具實(shí)現(xiàn)軟件更新、資源清理等任務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化，減少人工操作風(fēng)險(xiǎn)。模型庫與應(yīng)用工具箱：提供模型資源庫、預(yù)置行業(yè)級(jí)AI組件，支持更新迭代。定位與核心價(jià)值解決方案—

29—算力池化與調(diào)度通過硬件資源虛擬化（如

GPU池化+分布式共享存儲(chǔ)）實(shí)現(xiàn)計(jì)算與物理設(shè)備解耦，結(jié)合軟件定義調(diào)度引擎，實(shí)現(xiàn)基于

任務(wù)的算力綁定和算力釋放。大場景：多機(jī)多卡采用動(dòng)態(tài)拓?fù)涓兄{(diào)度（如256卡集群自動(dòng)構(gòu)建3D并行策略）。小場景：單卡虛擬化分割為彈性分時(shí)實(shí)例（如

FP16/INT8任務(wù)動(dòng)態(tài)切換），支持8個(gè)微模型并發(fā)推理，提升資源利用率。一站式AI開發(fā)部署流程AI

PaaS

平臺(tái)是面向

AI

模型應(yīng)用開發(fā)、訓(xùn)練和部署的一體化平臺(tái)，提供AI應(yīng)用從開發(fā)到推理部署的一站式人工智能平臺(tái)。平臺(tái)開發(fā)環(huán)境功能集成了Jupyter

Notebook等工具，可以在線編輯模型，編輯完成之后將模型保存到模型庫。訓(xùn)練任務(wù)提交，可以從模型庫中獲取保存的模型進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以事先放置到指定的位置，在提交任務(wù)時(shí)候指定即可，訓(xùn)練任務(wù)支持單機(jī)和分布式模式，可以根據(jù)實(shí)際的業(yè)務(wù)需求設(shè)置每個(gè)環(huán)境的資源配置。任務(wù)全生命周期管理：任務(wù)的創(chuàng)建、運(yùn)行、擴(kuò)容、縮容、容錯(cuò)等過程，都會(huì)以事件的形式記錄，以頁面的形式展示。推理服務(wù)部署全生命周期管理，實(shí)現(xiàn)頁面化的服務(wù)管理操作。實(shí)現(xiàn)方便的滾動(dòng)發(fā)布、AB測試、服務(wù)回滾等功能。開放模型庫：模型庫是平臺(tái)中預(yù)訓(xùn)練模型和算法的集中存儲(chǔ)、管理及調(diào)用資源池。支持百億至千億參數(shù)模型的分布式訓(xùn)

練（適配海光、昇騰、天數(shù)、摩爾等國產(chǎn)芯片），集成動(dòng)態(tài)量化、MoE稀疏化等壓縮技術(shù)，推理性能提升3-5倍；場景應(yīng)用工具箱：預(yù)置行業(yè)級(jí)AI組件（如金融風(fēng)控規(guī)則引擎、醫(yī)療影像分割工具）

，支持零代碼拖拽式組裝業(yè)務(wù)流程；自動(dòng)化模型部署：跨平臺(tái)轉(zhuǎn)化：內(nèi)置模型轉(zhuǎn)換器，兼容不同架構(gòu)的芯片和軟件框架，無需手動(dòng)重寫代碼，解決“算力生態(tài)割裂問題”，

降低模型適配難度。一鍵式容器封裝：模型與硬件解耦，支持K8S集群秒級(jí)分發(fā)；彈性擴(kuò)縮容：基于QPS/延遲指標(biāo)自動(dòng)觸發(fā)算力增減；平臺(tái)主要功能PART2

|

私域大模型部署概述—

30—多集群資源池化：整合算力與存儲(chǔ)資源，支持vGPU分割與國產(chǎn)芯片適配，滿足私域定制化需求。全生命周期管理：覆蓋模型開發(fā)、訓(xùn)練、推理全流程，內(nèi)置

TensorFlow、PyTorch

等框架，內(nèi)置模型庫和

AI

應(yīng)用場景工具箱，

支持交互式開發(fā)與第三方工具集成。靈活調(diào)度算法：超云AI平臺(tái)支持各種靈活的調(diào)度算法，十幾種調(diào)度模式能夠滿足不同場景需求?；谄脚_(tái)工程理念的算力服務(wù)化能力可以實(shí)現(xiàn)自助選擇、自動(dòng)化部署、自助提交作業(yè)、自助數(shù)據(jù)管理、自助監(jiān)控告警、費(fèi)用分析。_運(yùn)維平臺(tái)智能運(yùn)維中實(shí)時(shí)監(jiān)控算力負(fù)載與模型性能，自動(dòng)觸發(fā)彈性擴(kuò)縮容與模型熱更新，保障服務(wù)可用性；該平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)算力資源全局統(tǒng)籌與模型服務(wù)高效落地的閉環(huán)，通過“開箱即用+深度定制”雙模式，推動(dòng)企業(yè)從傳統(tǒng)

IT向

AI原生架構(gòu)升級(jí)，成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心引擎，適用于政務(wù)、金融、醫(yī)療、制造等各行各業(yè)。運(yùn)維平臺(tái)是專為私域大模型部署設(shè)計(jì)的智能運(yùn)維中樞，聚焦

GPU/國產(chǎn)加速卡全生命周期管理與AI任務(wù)效能優(yōu)化，其核

心價(jià)值在于：場景定制化：深度適配大模型訓(xùn)練/推理的異構(gòu)算力需求，突破傳統(tǒng)運(yùn)維工具對通用服務(wù)器的監(jiān)控局限；能效最優(yōu)化：通過GPU算力利用率與能耗的聯(lián)動(dòng)分析，降低單任務(wù)TCO（總擁有成本）達(dá)20%以上；故障自愈：針對AI負(fù)載特性（如顯存溢出、CUDA

內(nèi)核僵死）設(shè)計(jì)主動(dòng)預(yù)測機(jī)制，故障恢復(fù)時(shí)間縮短至分鐘級(jí)。一體化智能監(jiān)控：支持

CPU、GPU、存儲(chǔ)及網(wǎng)絡(luò)資源的全維度監(jiān)控，實(shí)時(shí)分析負(fù)載與可用性，結(jié)合業(yè)務(wù)指標(biāo)預(yù)警潛在風(fēng)險(xiǎn)。超云人工智能平臺(tái)（SCAIPaaS）定位與核心價(jià)值解決方案—

31

—一站式運(yùn)維管理支持異構(gòu)資源接入、GPU指標(biāo)深度監(jiān)控（如算力、溫度、ECC錯(cuò)誤）及分布式存儲(chǔ)統(tǒng)一管理，支持自

動(dòng)巡檢與故障自愈。架構(gòu)分層設(shè)計(jì)：從硬件層到展示層實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、處理、服務(wù)與可視化閉環(huán)，確保資源透明化管控與高效運(yùn)維。資產(chǎn)管理全生命周期管理：建立軟硬件資產(chǎn)臺(tái)賬（型號(hào)、SN

碼、維保期限）

，跟蹤狀態(tài)（使用

/閑置

/故障）；支持資產(chǎn)調(diào)撥審批、

模型與硬件綁定追溯。智能維保：基于設(shè)備健康評(píng)分觸發(fā)預(yù)警，關(guān)聯(lián)維修記錄優(yōu)化采購策略，減少資源閑置。硬件狀態(tài)監(jiān)控：實(shí)時(shí)監(jiān)測GPU（包含NV，各類國產(chǎn)加速卡）的算力負(fù)載、顯存占用、溫度及功耗，

生成多維健康畫像，

預(yù)警硬件異常（如顯存泄漏、過熱降頻）。自動(dòng)化運(yùn)維：

內(nèi)置故障自愈機(jī)制（如

CUDA進(jìn)程僵死自動(dòng)重啟）、驅(qū)動(dòng)

/固件一鍵升級(jí)，支持

K8s集群的容器化部署

與滾動(dòng)更新。能效優(yōu)化：分析算力-能耗曲線，動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)硬件功耗模式（如訓(xùn)練時(shí)滿負(fù)荷、空閑時(shí)低功耗），降低整體PUE（能源使

用效率）。安全審計(jì)：記錄用戶操作日志與數(shù)據(jù)訪問軌跡，集成國密算法加密傳輸，保障模型權(quán)重與敏感數(shù)據(jù)的安全性。全生命周期管理：覆蓋任務(wù)調(diào)度、資源分配、故障自愈全流程，提供日志采集、自定義指標(biāo)擴(kuò)展（集成Prometheus生態(tài)）及推理故障自動(dòng)隔離與恢復(fù)能力。智能故障自愈：基于Kubernetes策略實(shí)現(xiàn)分鐘級(jí)故障檢測與節(jié)點(diǎn)替換，結(jié)合日志分析與多維度指標(biāo)定位根因，減少人工干預(yù)。設(shè)備主動(dòng)巡檢：定期檢查集群、網(wǎng)絡(luò)及存儲(chǔ)狀態(tài)，預(yù)防潛在風(fēng)險(xiǎn)，保障推理任務(wù)穩(wěn)定性。超云云跡管理平臺(tái)主要功能模塊PART2

|

私域大模型部署概述—

32—運(yùn)維視圖全景可視化：通過熱力圖、拓?fù)鋱D實(shí)時(shí)展示集群資源（GPU利用率、網(wǎng)絡(luò)負(fù)載）

；定制訓(xùn)練/推理監(jiān)控面板，如梯度收

斂曲線、API延遲分布?？焖俣ㄎ唬狐c(diǎn)擊節(jié)點(diǎn)可穿透查看資產(chǎn)詳情、關(guān)聯(lián)告警及日志，支持自定義儀表盤聚焦關(guān)鍵指標(biāo)。運(yùn)維數(shù)據(jù)智能分析根因分析：關(guān)聯(lián)日志、指標(biāo)與故障事件，自動(dòng)定位問題（如顯存溢出引發(fā)訓(xùn)練中斷）；預(yù)測與優(yōu)化：時(shí)序預(yù)測硬件壽命，推薦擴(kuò)容節(jié)點(diǎn)；分析模型算力成本與業(yè)務(wù)收益，生成能效優(yōu)化策略（如低負(fù)載時(shí)段自動(dòng)降頻）。_AI大模型在模型選擇中，應(yīng)以業(yè)務(wù)價(jià)值為核心，優(yōu)先落地能直接拉動(dòng)營收或顯著降本的高

ROI場景（如智能客服替代人力、精準(zhǔn)

營銷提升轉(zhuǎn)化率），避免為“技術(shù)而技術(shù)”的無效投入；同時(shí)，需以數(shù)據(jù)安全為底線，對金融、政務(wù)等涉及敏感數(shù)據(jù)的領(lǐng)

域強(qiáng)制采用私有化部署方案，通過全鏈路加密、權(quán)限隔離和國產(chǎn)化算力底座（如國產(chǎn)芯片

+麒麟OS）實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)不出域；

此外，必須堅(jiān)持成本可控原則，通過軟硬協(xié)同優(yōu)化壓縮TCO——例如采用模型量化（FP32—INT8降低75%算力開銷）、

稀疏化裁剪（減少

30%參數(shù)量）等技術(shù)提升推理效率，并搭配國產(chǎn)芯片（如海光

DCU對比英偉達(dá)A100可降本40%）

和動(dòng)態(tài)資源調(diào)度策略，實(shí)現(xiàn)“性能-安全-成本”三角平衡，確保大模型投入與業(yè)務(wù)回報(bào)的長期正向循環(huán)。不同場景/行業(yè)對大模型的技術(shù)需求存在顯著差異，需從業(yè)務(wù)本質(zhì)出發(fā)，將業(yè)務(wù)特性轉(zhuǎn)化為技術(shù)指標(biāo)。行業(yè)/場景應(yīng)用分析大模型選擇概述—

33—行業(yè)應(yīng)用場景技術(shù)能力需求量化指標(biāo)適配DeepSeek模型模型關(guān)鍵特性金融高頻交易反欺詐高精度時(shí)序分析、實(shí)時(shí)推理延遲

<200ms，準(zhǔn)確率≥99.5%，QPS≥2,000DeepSeek-Finance130B參數(shù)，時(shí)序優(yōu)化架構(gòu)醫(yī)療醫(yī)學(xué)影像輔助診斷多模態(tài)融合（CT+文本報(bào)告）多模態(tài)診斷準(zhǔn)確率≥96%，支持50KTokens長文本DeepSeek-Multimodal70B參數(shù)，CLIP+GPT混合架構(gòu)制造業(yè)設(shè)備異常檢測邊緣端低功耗推理、傳感器時(shí)序分析模型體積≤300MB，推理延遲

<50msDeepSeek-Edge7B參數(shù)，INT4量化零售電商實(shí)時(shí)個(gè)性化推薦用戶行為實(shí)時(shí)建模、高并發(fā)處理推薦ROI提升≥20%，數(shù)據(jù)更新延遲≤30秒DeepSeek-Recommend13B參數(shù)，強(qiáng)化學(xué)

習(xí)框架，動(dòng)態(tài)批處理優(yōu)化政務(wù)多民族語言公共服務(wù)多語言支持（藏語/維吾爾語）、敏感詞過濾翻譯準(zhǔn)確率≥92%，敏感詞攔截率100%DeepSeek-Multilingual14B參數(shù)，支持10+語言，集成網(wǎng)信辦合規(guī)詞庫教育自適應(yīng)學(xué)習(xí)輔導(dǎo)知識(shí)追蹤、個(gè)性化路徑規(guī)劃知識(shí)點(diǎn)預(yù)測誤差≤5%，響應(yīng)延遲<300msDeepSeek-Edu7B參數(shù)，知識(shí)圖譜增強(qiáng)，支持國產(chǎn)CPU/OS能源電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測時(shí)空序列預(yù)測、TB級(jí)數(shù)據(jù)處理預(yù)測誤差≤2.5%，

支持分布式訓(xùn)練DeepSeek-Energy200B參數(shù)，時(shí)空Transformer，適配海光集群農(nóng)業(yè)病蟲害圖像識(shí)別輕量化模型、低質(zhì)量圖像魯棒性識(shí)別準(zhǔn)確率≥93%，模型體積≤150MBDeepSeek-Agri3B參數(shù)，MobileNet+ViT混合架構(gòu)媒體AI

內(nèi)容生成多模態(tài)生成（文本+

圖像）、風(fēng)格可控生成內(nèi)容人工審核通過率≥90%DeepSeek-Creative33B參數(shù)，Diffusion+GPT聯(lián)

合訓(xùn)練，支持風(fēng)格遷移物流實(shí)時(shí)路徑優(yōu)化運(yùn)籌學(xué)模型集成、實(shí)時(shí)路況融合路徑成本降低≥18%，計(jì)算延遲<0.5秒DeepSeek-Logistics集成優(yōu)化算法庫，支持GPU/

國產(chǎn)芯片混合部署行業(yè)場景、技術(shù)能力與開源模型（以DeepSeek為例）對應(yīng)表：PART2

|

私域大模型部署概述—

34—業(yè)務(wù)規(guī)模直接影響私域大模型部署的硬件配置和模型參數(shù)量級(jí)選擇，需通過量化分析實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)匹配：1)用戶量級(jí)與并發(fā)請求供參考小型企業(yè)（日活<1萬）：典型場景：內(nèi)部知識(shí)庫檢索、基礎(chǔ)問答。選型建議：輕量級(jí)模型（十億參數(shù)級(jí)別），配置1-4顆GPU。中型企業(yè)（日活1萬-10萬）：典型場景：智能客服、工單處理。選型建議：中等模型（百億級(jí)別參數(shù)）+配置4-8顆GPU。大型企業(yè)（日活>10萬）：典型場景：實(shí)時(shí)風(fēng)控、大規(guī)模個(gè)性化推薦。選型建議：大模型（千億級(jí)別參數(shù)）+算力集群（如8卡以上）。2)算力需求公式單次請求推理算力需求：算力（TFLOPS）=模型參數(shù)量*Token數(shù)/請求*2/延遲（秒）?模型參數(shù)量（Parameters）：模型的總參數(shù)個(gè)數(shù)（如13B=130億）。?Token數(shù)/請求（Tokens）：單次請求處理的輸入+輸出Token總數(shù)（如輸入500

Tokens，輸出300

Tokens，

合計(jì)800Tokens）。?常數(shù)2：源自Transformer架構(gòu)中每個(gè)參數(shù)的前向傳播計(jì)算量（1次乘法+1次加法=2

FLOPs/參數(shù)）。?

目標(biāo)延遲（秒）

：業(yè)務(wù)允許的單次請求最大響應(yīng)時(shí)間。案例：130B參數(shù)模型處理單次請求（輸出500Tokens），要求延遲≤1秒，則需算力：130*109*500*2/1

=1.3*1014FLOPS=130TFLOPS業(yè)務(wù)規(guī)模評(píng)估—

35—DeepSeek模型版本參數(shù)量特點(diǎn)適用場景DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B1.5B輕量級(jí)模型，參數(shù)量少，模型規(guī)模小適用于輕量級(jí)任務(wù)，如短文本生

成、基礎(chǔ)問答等DeepSeek-R1-Distill-

Qwen-7B7B平衡型模型，性能較好，硬件需求適中適合中等復(fù)雜度任務(wù)，如文案撰

寫、表格處理、統(tǒng)計(jì)分析等DeepSeek-R1-Distill-

Llama-8B8B性能略強(qiáng)于7B模型，適合更高精度需求適合需要更高精度的輕量級(jí)任

務(wù)，比如代碼生成、邏輯推理等DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B14B高性能模型，擅長復(fù)雜的任務(wù)，如數(shù)學(xué)推理、代碼生成可處理復(fù)雜任務(wù)，如長文本生成、數(shù)據(jù)分析等DeepSeek-R1-Distill-

Qwen-32B32B專業(yè)級(jí)模型，性能強(qiáng)大，適合高精度任務(wù)適合超大規(guī)模任務(wù)，如語言建模、

大規(guī)模訓(xùn)練、金融預(yù)測等DeepSeek-R1-Distill-

Llama-70B70B頂級(jí)模型，性能最強(qiáng)，適合大規(guī)

模計(jì)算和高復(fù)雜任務(wù)適合高精度專業(yè)領(lǐng)域任務(wù)，比如多模態(tài)任務(wù)預(yù)處理。這些任務(wù)對硬件要求非常高，需要高端的CPU和顯卡，適合預(yù)算充足的企業(yè)或研究機(jī)構(gòu)使用DeepSeek-R1-671B（完全版）671B超大規(guī)模模型，性能卓越，推理

速度快，適合極高精度需求適合國家級(jí)/超大規(guī)模

AI

研究，如氣候建模、基因組分析等，以及通用人工智能探索參數(shù)與效用的邊際遞減規(guī)律臨界點(diǎn)法則：參數(shù)量超過一定閾值后，精度提升顯著放緩，但成本飆升。示例：13B模型在客服場景準(zhǔn)確率達(dá)92%，升級(jí)到70B僅提升至94%，但算力成本增加5倍。大模型參數(shù)量級(jí)（以DeepSeek為例）PART2

|

私域大模型部署概述—

36—維度開源模型（如LLaMA、ChatGLM）閉源模型（如GPT-4、文心一言）定制化能力可修改模型架構(gòu)、注入領(lǐng)域知識(shí)僅支持有限微調(diào)（Prompt工程、API

參數(shù)調(diào)節(jié)）數(shù)據(jù)安全性本地部署，數(shù)據(jù)不出域依賴廠商服務(wù)器，需簽署數(shù)據(jù)協(xié)議技術(shù)門檻需自建算法團(tuán)隊(duì)（模型壓縮、分布式訓(xùn)練）提供全托管服務(wù)，開箱即用合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)自主可控，符合國產(chǎn)化要求可能受出口管制（如美國芯片法案限制）成本結(jié)構(gòu)前期投入高（人力、算力），長期可控按Token付費(fèi)或訂閱制，長期成本可能飆升選型建議選擇開源模型的條件：數(shù)據(jù)隱私要求高（如政務(wù)、金融、醫(yī)療）；需深度定制模型（如融合企業(yè)內(nèi)部知識(shí)庫）；

具備技術(shù)團(tuán)隊(duì)（至少3-5名算法工程師）。選擇閉源模型的條件：快速上線驗(yàn)證業(yè)務(wù)價(jià)值；無自研能力的中小型企業(yè)；業(yè)務(wù)場景通用性強(qiáng)（如營銷文案生成）。選型建議優(yōu)先通過領(lǐng)域微調(diào)提升小模型效果，而非盲目追求大參數(shù)；使用MoE（混合專家）架構(gòu)，動(dòng)態(tài)調(diào)用多模型，平衡性能與成本。開源vs

閉源—

37—多源數(shù)據(jù)整合內(nèi)部數(shù)據(jù)：抽取業(yè)務(wù)系統(tǒng)日志（如用戶行為）、文檔庫（合同/報(bào)告）、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫（CRM/ERP）。外部數(shù)據(jù)：引入公開知識(shí)庫（如Wikipedia）、行業(yè)報(bào)告、合作伙伴數(shù)據(jù)（需簽訂數(shù)據(jù)共享協(xié)議）。數(shù)據(jù)質(zhì)量過濾噪聲清洗：使用正則表達(dá)式匹配無效格式（如亂碼），NLP工具（LangChain）過濾低相關(guān)性文本。冗余去重：基于SimHash或MinHash算法識(shí)別重復(fù)內(nèi)容，保留唯一性數(shù)據(jù)。熱數(shù)據(jù)：高頻訪問數(shù)據(jù)存于分布式內(nèi)存（Redis/Memcached）。溫?cái)?shù)據(jù)：向量化結(jié)果存于Milvus/Pinecone向量數(shù)據(jù)庫。冷數(shù)據(jù)：原始文本存于對象存儲(chǔ)（MinIO/Ceph）。權(quán)限控制：基于RBAC模型（角色權(quán)限）和ABAC模型（屬性權(quán)限）限制數(shù)據(jù)訪問范圍。_知識(shí)工程實(shí)施PART2

|

私域大模型部署概述數(shù)據(jù)治理與知識(shí)工程_數(shù)據(jù)治理體系構(gòu)建分類分級(jí)：按敏感程度標(biāo)記數(shù)據(jù)（如PII、商業(yè)機(jī)密、公開數(shù)據(jù)），制定差異化策略。脫敏技術(shù)：靜態(tài)脫敏：對姓名、身份證號(hào)等字段進(jìn)行掩碼（如“張*三”）、泛化（如“北京”—“華北地區(qū)”）

，動(dòng)態(tài)脫敏：

在訓(xùn)練/推理流水線中實(shí)時(shí)替換敏感實(shí)體（如FPE格式保留加密）。合規(guī)審計(jì)：記錄數(shù)據(jù)血緣（Data

Lineage），確?？勺匪葜猎紒碓矗瑵M足等保要求。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與權(quán)限管理數(shù)據(jù)采集與清洗敏感數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域知識(shí)抽取—

38—向量化表示文本嵌入：使用Sentence-BERT或Contriever模型生成文本向量。多模態(tài)嵌入：融合圖像（CLIP）、文本（BERT）生成跨模態(tài)向量（如“產(chǎn)品圖+描述”）。知識(shí)增強(qiáng)訓(xùn)練知識(shí)注入：將知識(shí)圖譜三元組作為Prompt輸入模型（如“已知：A會(huì)導(dǎo)致B，因此...”）。檢索增強(qiáng)（RAG）

：訓(xùn)練階段結(jié)合向量檢索結(jié)果，提升模型事實(shí)準(zhǔn)確性。_數(shù)據(jù)與知識(shí)協(xié)同應(yīng)用結(jié)構(gòu)化知識(shí)抽取實(shí)體識(shí)別（NER）

：使用BiLSTM-CRF或BERT模型提取領(lǐng)域?qū)嶓w（如“藥品名稱”“金融產(chǎn)品”）。關(guān)系抽?。≧E）

：通過預(yù)訓(xùn)練模型（如DeepSeek-RE）構(gòu)建實(shí)體關(guān)聯(lián)（如“藥物A—治療—疾病B”）。非結(jié)構(gòu)化知識(shí)挖掘事件抽?。簭男侣?、報(bào)告中識(shí)別行業(yè)事件（如“政策發(fā)布”“并購交易”）。規(guī)則庫構(gòu)建：提煉業(yè)務(wù)規(guī)則（如金融風(fēng)控規(guī)則“單日交易額>50萬需人工審核”）。圖譜架構(gòu)設(shè)計(jì)本體定義：設(shè)計(jì)領(lǐng)域本體（Ontology），如醫(yī)療領(lǐng)域包括“疾病-癥狀-治療方案”三元組。知識(shí)融合：對齊多源數(shù)據(jù)（如合并不同名稱的同一實(shí)體“COVID-19”與“新型冠狀病毒”）。存儲(chǔ)與查詢優(yōu)化圖數(shù)據(jù)庫選型：復(fù)雜關(guān)系查詢用Neo4j，高并發(fā)場景用TigerGraph。分布式擴(kuò)展：通過分片（Sharding）技術(shù)支撐億級(jí)節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)。知識(shí)增強(qiáng)與向量化知識(shí)圖譜構(gòu)建訓(xùn)練階段融合—

39—混合數(shù)據(jù)管道通用數(shù)據(jù)：公共語料（如BooksCorpus）維持模型語言能力。領(lǐng)域數(shù)據(jù)：行業(yè)語料（如法律文書）微調(diào)模型專業(yè)能力。知識(shí)數(shù)據(jù)：知識(shí)圖譜三元組作為監(jiān)督信號(hào)，糾正模型事實(shí)錯(cuò)誤。訓(xùn)練策略優(yōu)化課程學(xué)習(xí)（CurriculumLearning）

：從易到難逐步注入數(shù)據(jù)（如先通用問答后專業(yè)咨詢）。對抗訓(xùn)練：添加對抗樣本（如替換關(guān)鍵實(shí)體）提升模型魯棒性。實(shí)時(shí)檢索增強(qiáng)：用戶提問時(shí)，從向量庫檢索相關(guān)文檔/知識(shí)，拼接為上下文輸入模型。知識(shí)校驗(yàn)?zāi)K：對模型輸出進(jìn)行實(shí)體鏈接（Entity

Linking）和事實(shí)核查（如對比知識(shí)圖譜）。推理階段增強(qiáng)PART2

|

私域大模型部署概述—

40—PART3私域大模型場景/行業(yè)應(yīng)用llPART3

|

私域大模型場景/行業(yè)應(yīng)用3.1場景應(yīng)用_

自然語言處理類私域大模型在NLP場景的應(yīng)用已超越基礎(chǔ)文本處理，成為企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的“語言中樞”，未來將進(jìn)一步滲透至決策核心

層，推動(dòng)從“降本增效”到“業(yè)務(wù)創(chuàng)新”的價(jià)值躍遷。自然語言處理（NLP）作為私域AI大模型的核心能力之一，深度融入企業(yè)業(yè)務(wù)流程，從效率提升、成本優(yōu)化到?jīng)Q策智

能化實(shí)現(xiàn)全方位賦能。合同與法律文書審查：

自動(dòng)識(shí)別條款漏洞（如歧義條款、合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)）

，提高準(zhǔn)

確率，減少律師人工復(fù)核量。醫(yī)療病歷結(jié)構(gòu)化：提取患者病史、用藥記錄等關(guān)鍵信息，生成標(biāo)準(zhǔn)化電子病歷，

縮短醫(yī)生錄入時(shí)間。報(bào)告自動(dòng)化生成：基于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)生成年報(bào)、審計(jì)報(bào)告，支持多格式輸出（Word/

PPT/PDF），效率極大提升。多輪對話管理：支持上下文理解與意圖推理，處理復(fù)雜咨詢（如保險(xiǎn)理賠、跨

境物流糾紛），替代80%人工坐席，響應(yīng)速度從分鐘級(jí)壓縮至秒級(jí)。情感分析與危機(jī)預(yù)警：實(shí)時(shí)識(shí)別用戶情緒（如投訴升級(jí)信號(hào)），觸發(fā)人工介入

機(jī)制，客戶滿意度提