围绕 AI 需求配置算力
运行模型不仅需要 GPU，网络、存储、资源管理和负载监控同样重要。我们将这些组件整合为可运行的基础设施，供开发团队和企业 AI 服务使用，并根据实际应用场景选择配置。
方案包含哪些内容
- 评估模型、数据规模和预期负载。
- 设计 GPU 节点、网络和存储系统。
- 搭建模型训练、微调和推理环境。
- 配置资源分配、用户访问和监控。
从明确需求到正式上线
明确需求，选择硬件配置和软件环境。使用约定的任务验证基础设施，配置运维机制并交付文档。设备供货与扩容安排在项目范围内另行商定。
常见问题
必须从大型集群开始吗？
不需要。基础设施规模取决于任务和负载特征。第一阶段可先采用试点配置，验证模型、数据和工作流程。
可以使用现有设备吗？
调研时会评估这种可能性。需要检查设备与软件环境、模型要求及预期负载的兼容性，同时评估部署和运行条件。
可以在本地基础设施上部署吗？
项目架构可考虑本地部署。数据访问、网络连接、软件环境更新及企业系统接入方式另行商定。
如何在用户之间分配计算资源？
工作范围可包括任务管理、队列管理和资源分配。访问规则、优先级与限制由我们和企业相关负责人共同确定。
工期和费用取决于什么？
取决于流程范围、数据状况、集成数量和部署要求。调研后商定阶段、验收标准及估算；许可证和设备费用单独计算。