待评估问题
- 模型规模、精度和训练方法是什么？
- 数据集体量、读取模式和合规边界是什么？
- 单机能否满足，何时需要多节点？
- 检查点频率和失败恢复方式如何安排？
SOLUTIONS
每一种 AI 工作负载，都有自己的约束。
我们用业务目标和技术问题组织方案讨论，而不是把所有项目装进同一张拓扑图。
01 · TRAINING & FINE-TUNING
训练与微调
为持续计算、实验迭代和可恢复的数据路径评估资源。
目标：在可确认的资源与环境边界内支持模型训练或微调任务。架构关注点
- 显存与并行策略
- 节点内及节点间通信
- 数据读取与检查点写入
- 镜像、框架与依赖复现
不承诺未经测试的训练速度、收敛效果或性能倍数；实际配置与交付范围按项目确认。
讨论项目02 · INFERENCE
推理部署
围绕延迟、吞吐、并发和接入方式讨论模型服务所需环境。
目标：把业务请求形态转化为可评估的计算、内存、网络与运行需求。待评估问题
- 目标延迟、吞吐和并发范围是什么？
- 上下文长度和输出模式如何变化？
- 模型如何加载，是否存在多版本共存？
- 业务接入、权限和观察边界是什么？
架构关注点
- 显存占用与批处理
- 请求峰值和容量余量
- 模型加载与热启动
- 业务网络与管理网络
网站不声明已经提供全自动推理平台或弹性能力；服务形态需结合实际项目确认。
讨论项目03 · DEDICATED AI ENVIRONMENT
企业专属 AI 环境
将资源隔离、数据边界、软件环境和运维职责纳入同一设计。
目标：为企业或团队建立边界清晰、可验收的项目环境。待评估问题
- 哪些资源需要专属或隔离？
- 数据如何进入、使用、迁移和归档？
- 团队如何访问，权限如何划分？
- 软件与运维分别由谁负责？
架构关注点
- 资源与权限边界
- 接入网络与数据路径
- 环境基线与变更流程
- 验收与后续支持职责
不默认包含一体化管理平台、企业认证或特定合规保证；所有边界以合同和项目文件为准。
讨论项目从问题进入，而不是从产品名进入
同一个基础设施组件，在不同任务中承担不同作用。
| 训练与微调 | 推理部署 | 企业专属 AI 环境 | |
|---|---|---|---|
| 容量重点 | 模型与优化器状态、批量和精度 | 并发、上下文与峰值余量 | 团队规模与资源隔离 |
| 网络重点 | 并行通信和数据读取 | 业务请求与服务接入 | 业务、管理和访问边界 |
| 存储重点 | 数据集与检查点 | 模型加载与日志 | 数据进入、保留与迁移 |
| 交付重点 | 环境复现与运行验证 | 接口与容量验证 | 责任边界与验收流程 |
SOLUTION REVIEW
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