AI落地的技术挑战
企业在拥抱人工智能的过程中，通常面临算力、模型、应用等多层面的挑战，阻碍企业智能化转型进程。
算力管理不敏捷
传统GPU独占技术方案，限制了资源的使用效率，造成数据中心资源的整体浪费。这种低效的资源利用模式在面对AI推理场景时尤为明显，亟需更精细的调度技术优化资源分配，提高算力管理敏捷度。
模型开发困难
模型开发是一个涵盖数据标注、算法编写、模型构建和训练等环节的复杂过程，不仅耗时且需经过多轮迭代和优化，对企业来说技术要求较高。需引入专业的工具和平台以简化模型开发流程、降低技术门槛。
拥抱大模型门槛高
企业采用大型模型时，面临知识门槛高、资源成本高和人才短缺等挑战，增加了技术实施的复杂性和经济负担。亟需易于接入且具有成本效益的解决方案，以加速企业对大型模型的应用和落地。
智能体开发效率低
智能体作为LLM应用开发的主流趋势，企业在开发过程中常遇到模型调用接口不一致、参数标准化程度低以及提示词格式多样化等难题。一个提供可视化智能体编排、统一API管理及标准化提示词模板的一站式平台，能够显著提高智能体开发的效率和便捷性。
算力管理与人工智能解决方案
灵雀云AML为企业提供智能化转型的核心基础平台，助力企业积累行业模型资产，降低AI应用的技术门槛。
智能体开发
灵雀云AML提供可视化智能体编排能力，支持智能体应用和自主流水线编排，支持 RAG 应用拖拽生成，支持提示词管理，并可在模型仓库内统一管理本地模型服务和接入的模型服务。无需代码开发即可实现可视化的构建智能体应用。
MLOps / LLMOps
灵雀云AML为云原生机器学习 / AI应用提供端到端支持，涵盖数据管理、模型开发、训练、监控、部署及运维。专注于提升开发效率、确保数据和模型质量，优化运维效率。
AI任务调度
灵雀云AML集成Volcano调度器，通过智能算法优化资源分配，提升作业吞吐量和响应速度。支持批处理任务和AI训练等多种作业类型，具备弹性伸缩能力，保障任务连续性和稳定性。
算力管理
灵雀云AML采用GPU算力虚拟化技术，提升资源的灵活性与效率，兼容国产算力卡，增强数据安全和自主控制。深度集成RDMA网络和高性能存储，保障数据传输的低延迟和高稳定性。
加速企业AI业务创新
灵雀云AML解决方案提供全面优化的AI开发和运维体验，加速企业智能化转型。
卓越的
资源效能
卓越的资源效能
卓越的资源效能

灵雀云AML兼容多种信创和非信创算力资源，支持pGPU/vGPU、RDMA网卡和高性能存储。通过共享GPU卡资源，减少资源浪费，提高单卡效率，并提供卓越的计算性能，支持大规模分布式训练和推理。

大模型
开箱即用
大模型开箱即用
大模型开箱即用

灵雀云AML集成了多种开源大模型，并对这些模型的全生命周期进行了深度优化。全面覆盖了从模型选择、发布、运维监控到微调和优化的各个关键阶段，集成了行业先进的研究和部署实践。助力企业降本增效、提高效率，从而提升整体生产力。

广泛的
兼容扩展性
广泛的兼容扩展性
广泛的兼容扩展性

灵雀云AML提供一站式AI开发平台，深度兼容PaddlePaddle、PyTorch、TensorFlow等主流框架，支持多元模型格式，助力企业灵活开发，加速业务创新。

出色的
易用性
出色的易用性
出色的易用性

灵雀云AML以其卓越的易用性，提供一键式AI模型发布功能，简化了文本、图像和音视频等AI模型的部署，同时，整合了训练与部署流程，不仅优化了整个工作流程，降低了操作复杂性，还提升了用户的操作体验。

云原生人工智能（CNAI）白皮书
本文将帮助工程师和业务人员了解不断变化的云原生人工智能（CNAI）生态系统及其机遇。
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