“玉衡”AI平臺(tái)是驅(qū)動(dòng)企業(yè)智能升級(jí)的核心引擎，提供從模型訓(xùn)練到部署應(yīng)用的一站式全鏈路服務(wù)。平臺(tái)內(nèi)置豐富領(lǐng)先算法和開發(fā)工具，大幅降低AI開發(fā)門檻，幫助企業(yè)快速將前沿人工智能技術(shù)落地于多業(yè)務(wù)場(chǎng)景，構(gòu)建可持續(xù)迭代的AI能力。
行業(yè)痛點(diǎn)
算力資源利用率極低
企業(yè)內(nèi)部CPU、GPU、NPU等異構(gòu)算力缺乏統(tǒng)一調(diào)度管理，資源分配不均，導(dǎo)致任務(wù)排隊(duì)與算力閑置并存，造成昂貴的計(jì)算資源浪費(fèi)，難以支撐大規(guī)模AI開發(fā)需求。
模型開發(fā)門檻高（作坊式開發(fā)）
算法工程師大量時(shí)間耗費(fèi)在環(huán)境配置、數(shù)據(jù)清洗、模型調(diào)試等重復(fù)性工作上，缺乏標(biāo)準(zhǔn)化開發(fā)流程與協(xié)作機(jī)制，項(xiàng)目周期長(zhǎng)、成果難以復(fù)用，AI應(yīng)用落地效率低下。
大模型微調(diào)與落地困難
開源大模型技術(shù)棧復(fù)雜，企業(yè)缺乏高效的微調(diào)工具和私有化部署方案，難以將通用大模型與企業(yè)私有數(shù)據(jù)結(jié)合，無(wú)法充分發(fā)揮大模型在垂直場(chǎng)景的商業(yè)價(jià)值。
核心價(jià)值
統(tǒng)管企業(yè)內(nèi)部CPU、GPU、NPU等多種算力資源，支持資源池化、彈性擴(kuò)縮容和多租戶隔離，實(shí)現(xiàn)算力按需分配，提升資源利用率，降低硬件采購(gòu)與運(yùn)維成本。
覆蓋從數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估到推理上線的全生命周期管理，提供標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化的AI開發(fā)流水線，加速模型迭代與上線，保障AI應(yīng)用的穩(wěn)定可靠。
內(nèi)置豐富的主流基礎(chǔ)大模型，提供可視化界面配置指令微調(diào)（SFT）和檢索增強(qiáng)生成（RAG），業(yè)務(wù)人員無(wú)需編寫代碼即可快速構(gòu)建專屬模型，降低大模型應(yīng)用門檻。
方案架構(gòu)
應(yīng)用場(chǎng)景
工業(yè)智能質(zhì)檢
在生產(chǎn)線上部署計(jì)算機(jī)視覺與機(jī)器學(xué)習(xí)模型，實(shí)時(shí)識(shí)別產(chǎn)品表面劃痕、缺損、臟污、尺寸偏差等各類瑕疵，實(shí)現(xiàn)高精度自動(dòng)化檢測(cè)，替代傳統(tǒng)人工目檢，大幅提升質(zhì)檢效率與檢測(cè)一致性，降低人力成本，有效保障出廠產(chǎn)品質(zhì)量。
企業(yè)私有知識(shí)庫(kù)引擎
結(jié)合向量數(shù)據(jù)庫(kù)與大模型技術(shù)，基于企業(yè)內(nèi)部規(guī)章制度、研發(fā)文檔等私有數(shù)據(jù)進(jìn)行深度訓(xùn)練，構(gòu)建充分理解企業(yè)特定知識(shí)體系的專屬大語(yǔ)言模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)內(nèi)部專業(yè)術(shù)語(yǔ)、管理規(guī)范及項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)的精準(zhǔn)編碼與結(jié)構(gòu)化表達(dá)。
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