灵活算力支持,让具身智能“更聪明”

支持具身智能发展,满足通用大模型驱动下小模型的训练与运行需求,提升跨模态学习能力和环境适应性,为机器人等具身智能系统提供高效算力与数据支持。

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核心痛点


01

研发运维成本高

研发部门在开发小型模型时,常面临资源分配不均的问题,同时 GPU 集群的运维成本高昂,尤其是在私有化部署时,需要大量的硬件投资和维护工作。

02

迭代速度慢

传统的模型开发流程缺乏自动化,导致从开发到测试再到部署的周期长,迭代速度慢。

03

业务部署复杂,性能优化难

在不同的业务场景下,如何优化模型性能以满足实时性、准确性和资源效率的要求是一个挑战。云端大模型和边缘推理集群的部署涉及多个组件和环境,部署过程复杂,难以管理。

解决方案及优势


为产研团队提质增效

青云为具身智能的产研团队开发测试提供全流程支持。确保资源按需分配,提高资源利用率,减少环境差异导致的问题,并提供开发框架与工具集,减轻团队部署压力。可视化管理与运维让团队大幅降低运维复杂度,专心业务创新,加快模型迭代速度。

让对外服务更稳定便捷

青云为具身智能的实际业务部署提供了一个全面而灵活的框架。通过云边协同架构,根据任务需求和实时负载动态调整资源分配,优化云端和边缘的资源使用,平衡实时性和系统负载,实现模型的快速部署和更新。

客户案例


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