大模型训练与推理面临的挑战
企业需要在私有环境中持续供给先进、可靠、多样的Token服务，满足业务应用与管理需求。
模型快速演进，生产适配反复投入
新模型、新版本不断涌现，每次上线都要重新适配、调优和验证。团队反复投入工程资源，模型更新越快，生产应用越难跟上。
GPU、推理引擎与模型适配复杂
不同 GPU、推理引擎和模型之间存在兼容性差，涉及驱动、算子、框架及性能调优，适配工作量大，模型部署与运行难以标准化。
模型服务上线容易，Token运营困难
模型上线只是“能用”。开放调用后，谁在用、用了多少 Token、成本算给谁？调用管不住、成本算不清，权限和配额易失控，服务难以真正运营。
训练微调工具链复杂，实验成果难复用
训练微调涉及环境、依赖、任务和实验配置，工具链长、搭建繁琐。时间耗在工程配置上，实验难复现，成果也难共享和复用。
企业级大模型训练与推理平台
平台覆盖模型验证、微调、管理、部署与服务运营全链路，帮助企业在私有环境中实现多源模型统一交付、稳定运行和可控开放。
AI网关服务
提供模型接入、模型订阅、安全护栏和 Token 运营能力，支持通过标准 API、API Key、访问权限和 Token 配额对模型服务进行统一管理，并通过用量统计和成本归属帮助平台团队实现模型服务的持续运营。
模型推理服务
通过统一的模型仓库管理模型资产，结合标准化的模型验证和推理部署流程，减少模型适配过程中的重复配置和环境验证工作。同时，支持基于 vLLM、KServe、Triton 等推理引擎和框架，为不同规模、不同类型的模型提供稳定的在线推理能力。
模型定制服务
提供标准化的数据集管理、数据标注、分布式训练、断点续训和参数高效微调能力，帮助算法团队降低训练环境和工具链搭建成本。通过统一的模型评估机制，支持企业对模型训练和微调效果进行标准化验证，持续优化模型能力。
算力基座
统一纳管 GPU、NPU等异构算力资源，提供 GPU 即服务、容器、虚拟机等资源服务能力，并通过统一的监控、链路追踪、计量计费、用户权限和资源配额，实现算力资源的统一调度、隔离管理和运营治理。
平台优势
面向企业私有化场景，兼顾模型研发效率、生产稳定性与服务治理，帮助企业减少重复集成，建立持续演进的模型生产运营体系。
全生命周期
贯通
全生命周期贯通
全生命周期贯通

从模型验证、训练微调、版本管理到推理部署和服务运营，形成连续的模型生产流程，减少研发、平台和运维之间的交接断点，提升模型从实验成果到生产服务的转化效率。

专家环境
开箱即用
专家环境开箱即用
专家环境开箱即用

预集成Notebook、VS Code、PyTorch、Transformers、微调模板和实验追踪工具，兼顾环境快速启动与专家深度调优，减少算法团队在环境准备和工具集成上的重复投入。

多源算力
开放兼容
多源算力开放兼容
多源算力开放兼容

面向国产及主流 GPU、NPU 等多种算力硬件，开放兼容各类开源、自研、商业及行业模型，提供统一的适配、纳管与服务接入能力，降低硬件与模型适配成本。

生产服务
统一治理
生产服务统一治理
生产服务统一治理

通过标准化发布、版本管理、滚动更新、自动扩缩容、访问控制、用量统计、日志监控和告警，支持多模型、多版本服务稳定运行并持续运营。

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