深度开放的平台和生态 • 极致的端到端性能效率优化 关注便捷、易用、性价比的平台 • 开箱即用的强化学习套件 • 兼顾成本与性能的蒸馏 / 微调方 案 • 便捷的部署、敏捷业务上线 DeepSeek-V3-671B DeepSeek-R1-671B DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1 第三方推理服务 3rd 支持 PyTorch / 昇思 • 少量代码实现训练向推理平滑迁 移 • 整图 / 子图优化 + 单算子混合推 理 MindIE-SD • 业界标准 RPC 接口高效对接业务 层 • 模型管理，集群管理， devops • 支持多实例并发 MindIE-Torch MindSpore 对接 MindIE-MS 推理开发工具 推理应用接口 算子加速库 Triton 用于访问存储区的高速大带宽互联的存储系统，推荐部署为 RoCE 无损网络，每台推理服务器 2 个 25GE 光口 业务面 用于系统业务调度和管理。通常部署为 TCP/IP 有损网络，每台推力卡服务器 2 个 25GE 光口 带外管理 AI 服务器 BMC 管理，可选 业务面 CE6865E 8*25GE 推理调度管理流量 400G RoCE 交换机 Leaf CE9860*2 台

让其回答的更准确 ， 它结合了信息检索和大模型技术 4.4 本地部署大模型方 案 实时知识补充 模型的回复结合了业务知识和实时知识 ， 所以实时 性可以更好 减少模型幻觉 由于提问结合了业务知识 ，所以减少了模型的幻觉， 即减少了模型的胡说八道 保护数据隐私 由于日常的业务知识是保存到本地的 ， 所以减少 信 息泄露的风险 无需重新训练 不用重新训练模型 ，微调模型降低了成 和质量 RAG 的部署相对来说成本较低 ，主要集中在知识库的建设和维护上。企业可以利用现有的数据资源 ，构建自己的知识库 ，然后通过接入 大 语言模型 ，实现 RAG 的功能。对于一些数据量较小、业务场景相对简单的企业来说 ， RAG 是一个性价比很高的选择 AI Agent 的部署则需要更高的技术门槛和成本。 它不仅需要强大的大语言模型支持 ，还需要构建复杂的智能规划和决策系统 ，以及与各种 都有各自的优势和适 用场景。对于企业用户来说 ，在选择时 需要根据自身的业务需求、 数据资源、 技术实力和预算等因素进行综合考虑。 如果企业只是需要解决一些简单的知 识 检索和生成问题 ，那么 RAG 可能是 一个 不错的选择； 如果企业希望实现 业务流 程 的 全 面 自 动 化 和 智 能 化 ， 那 么 A I Agent

com/openai/swarm OpenAI Swarm ： CrewA I DeepSeek 业务流应 用 DeepSeek 业务流应用 • Coze+Deepseek API （ Deepseep R1 ） 业 务流 • Dify+Deepseek API 搭建本地知识库 • Langchain+Deepseek API 业务流工程 • 1. R2R ：官网： https://r2r-docs.sciphi

处理，转化为多格式数据综合转换分析。 大模型不仅能够处理单一类型的工业数据，还能够综 合分析多种格式的数据，实现跨格式的信息转换与分 析。在工业应用中，大模型能同时处理包括设备运行 数据、业务数据和管理决策数据在内的多种数据类 型，为企业的运营和决策提供更为全面和精确的数据 支持。 工业大模型，是指在工业生产中使用的大型模型。工业大模型在满足大模型技术基本特征的同时，具备在各个工业领域及工 有 效地利用能耗，以帮助快速完成工作。 利用增强的安全功能跟上业务增长的步伐 在本地、边缘和云服务器上追求新的业务模式和数据共享，即使在处理敏感数据或受监管数据时也是如此。基于可信执行环 境 (TEE) 的机密计算能够帮助在使用过程中保护数据和 AI 模型。采用性能核的英特尔® 至强® 6 处理器允许客户选择最符合 其业务和监管要求的机密计算技术。 应用程序 隔离 英特尔® 软件防护扩展（英特尔® 的问题。此外，因为所有新一代的英特尔产品都在向高级封装转型，1 个单一的缺陷可能会导致大量废品。不仅如此，在微 小的产品上，电路空间非常有限；一个逃逸的缺陷可能会在客户现场导致关键故障，可能对客户的业务和英特尔的质量和可 靠性声誉造成损害。 通过高分辨率摄像头每秒拍摄多张图像，同时研磨工具对晶圆进行薄化处理，并安装保护性聚酯膜。将收集到的图像由边缘 的机器学习模型分析处理。如果检测到缺陷，解

然后是数据集规模，现在是推理时的计算资源和合成数据； ➢ 垂直领域和横向拓展：采用"API+本地化知识库"或"提示工程+检索增强"的混合方案， 通过Prompt Engineering和RAG等技术实现业务场景的快速适配与轻量定制，同时建立完 善的运维合规体系，确保数据处理全流程的安全性与合法性。 ➢ 资本市场的剧烈波动是AI技术快速迭代引发的短期现象，表现为研发投入和数据中心建 设成本激增，这在