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  • pdf文档 2025年以计算加速迈进智能化未来-IDC新一代云基础设施实践报告

    以计算加速迈进智能化未来 ⸺IDC新一代云基础设施实践报告 趋势:云服务能力持续跃升,加速企业数智化转型与创新 01 目录 1.1 技术全面升级,为复杂的企业在线业务提供保障 1.2 软硬一体协同优化,应对AI时代激增的数据冲击 1.3 持续的融合创新,助力企业的国际化布局 挑战:企业多元业务需求与海量AI数据的冲击 02 2.1 在线业务面临性能与效率的极限挑战 �.� AI数据处理与计算协同的复杂度激增 同计算效率 3.3 强化硬件安全设计,持续增强安全保障能力 3.4 全球一致的云服务能力体系,全面助力企业国际化战略 优秀实践分析 04 4.1 小鹏汽车 4.2 微帧科技 4.3 嘎嘎射击 4.4 蚂蚁集团ZOLOZ 前言 IDC分析师认为:全球AI基础设施革新的浪潮中, 算力需求的爆发正在驱动云计算与边缘计算深 度融合,行业定制化与智能化服务加速渗透,成本优化与绿色计算将成为竞争的关键。未来,基 越来越多的企业核心数据正在向云数据中心迁移,计算密集型任务处理能力与弹性资源供给能力 正成为云服务商的核心竞争力。面对企业客户的数字化转型需求,减少延迟和工作负载可移植性 将是客户的关键优先事项,为垂直特定数据类型提供量身定制的云服务将创造有利的竞争优势。 云提供商须为跨行业数据采集、存储和计算需求的大幅增长做好准备。 在AI高速发展和在线业务快速膨胀的时代,企业用户对云基础设施的性能、成本、稳定性、安全
    10 积分 | 27 页 | 5.31 MB | 9 月前
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  • pdf文档 2025年智算服务案例集-全球计算联盟

    化为驱动创新的价值源泉,持续 释放算力价值。 智算服务是发挥极致集群算力的关键要素,释放算力新质生产力,服务 不可或缺。智算集群是一个复杂工程系统,非简单的软硬件的堆砌,它要求 算、存、网、服务的高效协同。智算服务包含智算集成、运维、计算使能和优 化、辅助运营等方面。发挥极致集群算力,需要构建智算服务产业共识,持续 推进智算服务产业升维。 我们期望通过本案例集的发布,能够进一步促进行业内各方的深度交流 ... 7 3.1.1 中讯院全流程支撑广东联通深圳智算中心高效交付 ............................................... 7 3.1.2 联通河北政务云智算中心利用数字化平台实现智能建造技术实践 ....................... 8 3.1.3 L1&L2 联动节能在广东移动深圳宝观液冷数据中心的创新实践 ............. ............................................................................... 15 3.2.1.1 面向“一网协同”和“一网通办”场景的大模型应用 ..................................... 15 3.2.1.2 华为 ModelMate RAG+Agent 助力海关共启智能政务新篇章
    10 积分 | 28 页 | 2.59 MB | 4 月前
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  • ppt文档 DeepSeek消费电子行业大模型新型应用最佳实践分享

    DeepSeek 消费电子行业大模型新型应用最佳实践分享 陈树荣 腾讯云智能商业化 2025.03 LEVEL 1 研发模型结构 LEVEL 2 研发预训练模型 LEVEL 3 基于模型 SFT LEVEL 4 直接调用 大模型产业生态图 大模型产业链上的生态,根据大模型生态上不同企业的定位,分成了四个等级的企业: • 自研大模型结构的企 接口规范 复刻 Deep seel 的推理加速能力 一键发起模型部署 推理加速 DeepSeek 模 型 客 户 数 据 训练加速 DeepSeek 联 网 助 手 文档问答 知识摘要 • 模型 + 训练平台 + 应用构建 平台 全链路能力。 • 提供从训练——推理——应 用的一站式丝滑服务体验 • 全面接入 deepseek 模型部署 服务管理 应用场景 大模型 广场 大模型精调 解决方案 腾讯云精调知识大模型 DeepSeek 系 列 模 型 DeepSeek 系 列 模 型 一键发起模型训练 模型训练 内置 DS 全系模 型 客户专属模型 客户专属模型 混元系列模型 混元系列模型 TI 平 台 模型服务 腾讯云 TI 平 台 大模型模型训练和推理开发平台,灵活精调和部署私有 DeepSeek
    10 积分 | 28 页 | 5.00 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Nacos3.0开源开发者沙龙·Agent & MCP杭州站 一个易于构建 AI Agent 应用的服务、配置和AI智能体管理平台(87页)

    可拓展性提升 Nacos 简介 Nacos2.0时代:一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台 https://nacos.io/ Nacos社区 2.0发展回顾 • Github仓库突破3w stars • 贡献者突破400 • 开源生态:多语言&集成 社区活跃度 影响百万开发者 • 官网访问用户数达90万 • 下载量达到300w次 • 服务超百家各领域头部知名企业 生态融合探索 Go & Python 框架支持 K8S Controller & xDS协议 Mesh支持 成熟插件并入 国产化支持 Spring AI & Diff 等AI框架支持 官网持续优化 易用 | Nacos3.0 一个易于构建 AI Agent 应用的服务、配置和AI智能体管理平台 稳定 谢谢 Thank You 安全 Nacos 实现快 维护成本高 模块化 负载均衡 服务管理 RPC技术 高密度部署 原子、自治 按量使用 极致弹性 Runtime 流量网关 微服务网关 ESB 云原生网关 Kubernetes AI 网关 SOA架构 微服务架构 云原生架构 AI原生架构 垂直架构 单体架构 ? 伴随软件架构的演进网关形态也在持续进化,K8s 成为统一运维界面,AI 成为流量增长的核心驱动力 AI应用架构组件概览
    20 积分 | 87 页 | 11.66 MB | 6 月前
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  • word文档 CRM客户关系系统接入DeepSeek大模型应用场景设计方案(173页WORD)

    Transformer 架构,支 持 RESTful API 和 SDK 两种接入方式,能够与主流 CRM 平台(如 Salesforce、Zoho、微软 Dynamics)实现无缝对接。通过 API 网 关层的数据格式转换(JSON/XML),系统间的数据交互延迟可控 制在 200ms 以内,满足企业级实时交互需求。关键性能指标测试 显示,在并发量 500QPS 的场景下,DeepSeek 的响应成功率保持 交互、性能匹配三个维度进行验证。在技术架构层面,DeepSeek 提供标准化 API 接口(RESTful/gRPC),支持与主流 CRM 系统 (如 Salesforce、微软 Dynamics、金蝶云星空)的无缝对接。其 接口协议采用 OAuth 2.0 认证机制,与 CRM 系统的用户权限管理 体系完全兼容,确保在单点登录(SSO)场景下的安全访问。 数据交互方面,DeepSeek 支持多模态输入输出处理能力,能 万条。 2.3 计算资源与部署需求 在技术可行性评估中,计算资源与部署需求是确保 DeepSeek 大模型与 CRM 系统稳定运行的核心要素。根据模型规模和应用场 景的负载预测,需从硬件配置、云服务选型、网络带宽三个维度进 行规划。 硬件配置 针对 DeepSeek-V3(128K 上下文版本)的推理需求,建议采用以 下基准配置: - GPU 算力:单实例至少配备 NVIDIA A100
    10 积分 | 179 页 | 1.22 MB | 4 月前
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  • pdf文档 CAICT算力:2025综合算力指数报告

    近年来,AI 技术迅猛发展,算力作为数字经济的基础资源,其重要性与日 俱增。我们进入了一个计算力驱动创新的时代,这不仅影响着科技领域的演进, 更深刻地改变着社会的方方面面。目前,国家正按照“点、链、网、面”体系化 推进全国一体化算力网络工作,综合算力指数作为衡量我国算力发展水平的重 要标尺,相关研究工作意义深远。 随着 AI 在千行百业加速渗透,算力赋能数字经济社会的效能,不仅仅取决 于算 潜力尚待充分挖掘,亟需通过深化一体化算力网建设,强化统筹协 同与动态优化能力;全面提升算力供给质效,加速推动结构的迭代 升级;夯实存力运力底座,促进“算存网”协同演进;构建绿色低碳 体系,加速基础设施绿色升级;深度开展融合创新实践,助力产业 生态繁荣发展。 《2025 综合算力指数》全面呈现了我国综合算力发展现状,挖 掘各地区综合算力发展问题,并给出发展建议,为我国算力产业“点、 链、网、面”体系化发展提供参考,为数字中国建设实现跨越式发展 .............. 36 (一)深化一体化算力网,强化统筹协同与动态优化.................................. 36 (二)提升算力供给质效,推动结构迭代升级.............................................. 37 (三)夯实存力运力底座,促进“算存网”协同演进.........................
    20 积分 | 54 页 | 4.38 MB | 6 月前
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  • ppt文档 从大模型、智能体到复杂AI应用系统的构建(61页 PPT)

    造 新 质 生 产 力 的 重 要 抓手 行业知识更深 业务流程更深 产业网链大模型 招商服务 技术分析 情报服务 产业研究 知识问答 报告生成 面向产业创新领域, 以通用中文大模型为基座, 注入数十亿海量产业数据和数百个产业链知识图谱, 结合工具集、 知识库和指令微调训练得到产业网链大模型 。 • 底层拥有强大的产业数据和知识图谱数据,避免产业基础能力不足; • 实现智能化、精细化的产业治理模式,推动产业创新与发展, 加强产业创新生态完善; • 具备强大的自动化处理产业信息能力、智能分析与预测 ,提升服务效率,降低人力成本。 产业网链大模型训练过程 产业网链大模型 人才库 3000 万 + 专家库 3 万 + 全球海关 20 亿 + 大宗商品交易行情 15 亿 + 政策 590 万 + 资讯 4000 万 + 招投标 14 亿 提供 产业链图认知 产业主体画像 产业实体匹配 产业发展预测 产业数据探索 业报告生成等 个方向的特色能力。 产业垂域大模型 iChainGPT 产 业 网 链 大 模 型 使 用 海 量 产 业 数 据 和 知 识 图 谱 训 练 , 创 新 性 地 引 入 了 “ 大 小 模 型 协同 ” 的智能体 框架 , 面向产业 创新业务场景 , 提供了包括产业知识问答
    20 积分 | 61 页 | 13.10 MB | 6 月前
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  • ppt文档 打造自适应AI运维智慧体:大语言模型在软件日志运维的实践(29页 PPT)

    Prompt 引擎 中央控制器 策略控制器 知识引擎 实践案例 - 算法实践: xx 云基于大模型 Prompt 引擎实 现本地 API 联通的定制化告警分析设备 现网设备日志 根据现网数据库分析告警事件, 结合离线知识库进行业务问答。 离线知识库 现网数据库 大模型盘古 任意大模型 开源大模型 前端效果信息 动态控件请求 参数缺失 / 有 误 实践案例
    20 积分 | 29 页 | 9.28 MB | 6 月前
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  • pdf文档 算力与场景双驱动,智能软件研发进入“平台 服务”融合新阶段 头豹词条报告系列

    能性和用户体验,支持实时决策,并推动各行业向更加智能、高效的方向发展。 新兴技术软件是指那些基于最新科技发展,旨在革新传统工作方式、提升效率和用户体验的软件解决方案。这类软件常常融合了人工智能 (AI)、机器学习、大数据分析、云计算、物联网(IoT)等前沿技术,为用户提供更加智能化、自动化以及互联的功能。它们不仅能够加 速数据处理和决策过程,还支持预测性分析、自然语言处理、增强现实/虚拟现实体验,并且可以通过持续的学习和适应来改进性能。 多样化与跨领域应用 智能软件广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别、自动驾驶及金融分析等多个领域,展现了其高度的多样化特性,精准对接各 行业需求。在跨领域融合方面,智能软件研发行业正积极与物联网、云计算等前沿技术深度融合,不断拓宽其应用场景与潜力边界。 智能软件研发行业可以分为四个阶段,萌芽期(1960-1969年),软硬件分离定价与软件工程概念的提出,为智能软件研发的独立发展和技 术创新奠 智能软件研发行业产业链主要有以下核心研究观点: 上 产业链上游环节分析 5 深圳市科敏传感器有限公司 英伟达芯片科技有限公司 上海韦尔半导体股份有限公司 深圳市腾云芯片技术有限公司 北京奕斯伟计算技术股份有限公司 光谷云计算武汉有限公司 北京云尔计算科技有限公司 深圳市海思半导体有限公司 SK海力士半导体(中国)有限公司 江西兆驰半导体有限公司 品牌端 智能软件研发与开发 中游厂商 中国软件与技术服务股份有限公司
    10 积分 | 18 页 | 5.48 MB | 9 月前
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  • word文档 AI知识库数据处理及AI大模型训练设计方案(204页 WORD)

    个人敏感信息的数据,需进行匿名化或脱敏处理。同时,需建立数 据访问权限控制机制,确保只有授权人员能够访问和操作数据。 数据的存储和管理也是关键环节。对于大规模数据,建议采用 分布式存储系统,如 Hadoop HDFS 或云存储服务,确保数据的高 可用性和可扩展性。同时,需建立数据版本控制和备份机制,防止 数据丢失或损坏。 最后,数据处理的质量评估不可或缺。通过抽样检查、交叉验 证和与领域专家讨论,评估数据处理的效果。对于发现的问题,需 和预处理,如去除重复数据、处理缺失值、标准化数据格式 等。这能够减少后续数据处理的工作量,并提高数据质量。  数据存储与备份:采集到的数据应按照统一的存储规范进行保 存,并定期备份。建议使用分布式文件系统(如 HDFS)或云 存储服务(如 AWS S3、Azure Blob Storage)进行数据存 储,以确保数据的安全性和可扩展性。  监控与日志记录:在数据采集过程中,应建立完善的监控和日 志记录机制,及时发现和处理采集过程中的异常情况。可使用 据、标注信息等,可使用 PostgreSQL 或 MySQL 等关系型数据库 进行存储,确保数据一致性和事务支持;对于非结构化数据,如图 像、文本、音视频等,可采用 HDFS 或对象存储(如 AWS S3、阿 里云 OSS)进行分布式存储,以支持大规模数据的读写和扩展。同 时,为提升数据访问效率,建议引入缓存机制,如 Redis 或 Memcached,用于高频访问数据的临时存储。 在数据管理方面,需建立统一的数据管理平台,实现数据的全
    60 积分 | 220 页 | 760.93 KB | 10 月前
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