随着人工智能技术的快速发展，大模型(如deepseek，Qwen3，LLaMA 3，Grok3)已成为企业智能化转型的核心驱动力。然而，大模型的高效部署、性能优化及场景适配仍面临诸多挑战。我们专注于提供全生命周期的大模型技术解决方案，涵盖从模型部署、性能调优到场景落地的全流程服务，助力企业实现高效、稳定、低成本的AI应用。
核心服务内容
大模型部署与工程化（提供deepseek，Qwen3，LLaMA 3，Grok3等主流大模型私有化部署）
环境搭建：根据硬件资源(GPU/CPU集群、云环境)定制部署方案，支持私有化、混合云及公有云部署。
分布式训练/推理优化：设计并行计算架构，优化显存管理，提升吞吐量并降低延迟。
容器化与微服务：基于Docker/Kubernetes实现模型服务的容器化封装，支持弹性伸缩与自动化运维。
大模型性能调优
推理加速：通过模型剪枝、量化(INT8/FP16)、知识蒸馏等技术压缩模型体积，提升推理速度。
参数优化：调整超参数(学习率、批次大小等)，优化训练效率与收敛速度。
硬件适配：针对NVIDIA/AMD/国产芯片等硬件平台进行深度优化，最大化算力利用率。
场景适配与微调
领域适配：基于客户业务数据(如金融、医疗、法律等)进行领域微调(Fine-tuning)，提升任务准确性。
Prompt工程：设计高效提示词模板，优化模型输出质量与可控性。
RAG增强：结合检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation)，降低模型幻觉风险。
监控与持续优化
实时监控模型性能、资源占用及异常状态，提供动态调优建议。
支持模型版本迭代与A/B测试，确保业务场景持续适配。
适用场景
企业级AI应用：智能客服、文档分析、代码生成、知识库问答等。
高并发场景：互联网高流量服务(如实时翻译、内容审核)。
边缘计算：轻量化模型部署至终端设备(如手机、IoT设备)。
服务流程
需求诊断：评估业务场景、硬件资源及性能目标。
方案设计：定制部署架构与调优策略。
实施落地：完成模型部署、性能优化及压力测试。
交付与支持：提供文档、培训及7×24小时运维保障。
