模型推理

模型推理解决方案为客户提供全方位、灵活高效的模型推理服务,覆盖 AI 算力云、AI 智算平台、软硬一体机及边缘节点等应用模式。例如,在自然语言处理领域,可以使用大语言模型进行机器翻译、情感分析、文本生成等任务,从而提高翻译的准确性、情感分析的准确度和文本生成的质量。在计算机视觉领域,可以使用大规模图像识别模型进行图像分类、目标检测、图像生成等任务,从而提高识别的准确度、检测的准确度和生成质量。

挑战和痛点


01

算力资源不足与高成本

传统模式下,企业往往面临算力资源不足、维护成本高、响应速度慢等问题,限制了 AI 项目的快速推进。

02

技术门槛高

AI 技术的快速发展使得非专业开发者难以快速上手,模型部署与优化成为技术瓶颈。

03

灵活性与可扩展性差

业务需求多变,传统 IT 架构难以灵活应对,难以实现按需扩展。

04

数据安全与隐私保护

对于涉及敏感数据的应用场景,如何在保证数据安全的前提下进行高效推理成为一大挑战。

解决方案


该方案通过整合全球领先的 AI 技术与广泛的算力资源,帮助用户轻松实现模型从接入到高效部署的全过程,加速 AI 应用落地,提升业务智能化水平。

模型一键部署

  • 整合行业领先的模型,提供多样化的大模型选择,如 ChatGLM、Baichuan、LLaMA 等,支持一键部署,以满足多样化的 AI 应用场景需求。
  • 支持自定义模型上传,用户可将训练好的模型上传至镜像仓库,并利用在线推理服务实现一键部署,快速将 AI 服务集成至业务中。

多元算力资源支持

  • 提供 NVIDIA GPU、鲲鹏 GPU、海光 DCU 及 CPU 等多种算力资源,满足不同业务场景下的性能需求,确保模型以更优状态运行。
  • 支持资源灵活调度,根据负载变化自动调整资源分配,提升资源利用率。

容器化技术支持

  • 采用容器化技术封装模型应用,实现部署环境的一致性和便捷性,降低运维复杂度。
  • 强化系统安全性与隔离性,保护用户数据安全,避免交叉污染。

AI 框架兼容与集群管理

  • 兼容 PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle 等主流 AI 框架,支持多种技术栈,满足不同开发者的技术偏好。
  • 提供高效的集群管理能力,支持分钟级推理集群创建能力,支持根据负载需求进行弹性扩缩容,确保服务的高可用性和响应速度。

方案架构


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方案优势


业务提效

高效的模型部署和管理,大幅缩短模型上线周期,提升业务响应速度和处理能力。

技术灵活性

支持多种部署模式及 AI 框架,满足不同场景下的技术需求,提升技术灵活性和可扩展性。

降低成本

灵活的资源调度和多元算力支持,帮助用户有效控制成本,避免资源浪费。

技术门槛降低

简化的部署流程使更多企业和个人能够轻松利用 AI 技术。

驱动 AI 创新

自定义模型部署功能鼓励用户探索和创新个性化的 AI 应用,加速 AI 创新与业务融合。

保障数据安全

强化的数据安全与隔离机制,确保用户数据在推理过程中的安全无虞。

客户案例


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