动学习市场规律，并生成更为复杂的预测模型。 为了确保量化交易策略的可行性和稳定性，通常需要进行以下 几个步骤：  数据收集与清洗：获取高质量的市场数据，并对数据进行清洗 和预处理，以确保数据的准确性和一致性。  模型构建与优化：根据交易目标选择合适的模型，并通过历史 数据进行回测和优化，以确保模型的有效性和稳定性。  风险管理：设计合理的风险控制机制，包括止损、止盈、仓位 管理等，以降低交易过程中的风险。 交易结果，以及时调整和优化策略。 在实际应用中，量化交易还面临着市场的复杂性和不确定性。 例如，市场数据可能存在噪音和异常值，模型的预测结果也可能受 到市场结构变化的影响。因此，量化交易系统需要具备较高的灵活 性和适应性，以应对市场的变化。 通过引入 DeepSeek 等先进的技术，可以有效提升量化交易系 统的性能和稳定性。DeepSeek 技术能够通过深度学习算法，自动 从大量历史数据中抽取有用的特征，并生成更为精准的预测模型。 风险控制与回测：DeepSeek 内置了多层次的风险控制机制， 包括止损、止盈策略以及仓位管理算法，能够有效防范市场波 动带来的风险。同时，其强大的回测功能支持历史数据的模拟 交易，帮助交易者评估策略的稳定性和盈利能力。 以下是一个典型应用场景中 DeepSeek 处理流程的简化描述： 通过上述流程，DeepSeek 技术能够为股票量化交易提供从数 据到决策的全链路支持，确保交易策略的科学性和可执行性。其高

网络架构已难以满足数字 经济时代对超高速率、超低时延、超高可靠性的严苛要求。光电融合 网络技术作为新一代信息基础设施的核心支撑，通过 IP 层与光层的 深度融合，构建起大带宽、低时延、高可靠的确定性网络能力，为智 能制造、远程医疗、自动驾驶等新兴应用场景提供坚实的网络保障。 本白皮书系统阐述光电融合网络的技术特征与发展需求，深入分 析长距离相干光传输技术、IP+光融合架构、光电协同的智能管控系 理设备层、 协议层和网络管理层实现三重融合，形成下一代确定性、可编程、广 覆盖的智能承载网络。光电融合网络技术具备如下三大关键特征： 1. “IP+光”协同引擎 采用高速相干彩光模块（如 400G/800G ZR+、1.6T 模块）作为 IP 层直连接口，实现无电中继的长距离传输，构建从路由器到光层的 透明链路。 2.确定性网络增强机制 基于 SRv6+ODU/OSU 灵活复用，实现业务粒度切片（vlan/roce 灵活复用，实现业务粒度切片（vlan/roce 等）与路径稳定转发保障，支持微秒级时延控制，适应 AI/工业/金融 等场景对稳定性、低抖动的极致要求。 3.广域光电融合调度能力 结合统一控制面（如 SDN 控制器）实现电信级路径动态调度， 完成全网粒度识别、片段级路径编排与秒级快速发放，支持广域高效 算力连接。 1.2 光电融合网络需求和意义 随着 5G、物联网、高清视频等技术的普及，数据流量呈爆发式

的编 制，是基于国家东数西算“安全新总线”项目所开展的算网协同工程 实践。“安全新总线”通过 400Gbps 互联了国家八大枢纽节点、以及 多个国家超算中心，可根据任务时延、带宽需求提供广域确定性网络 传输质量，并通过网络操作系统开放网络资源的调度能力，算网协同 调度平台即原生构建其上。 白皮书以业务场景视角切入，对东数西算算网协同调度的调度架 构、应用场景、生态模式等进行了深入的分析论述。希望能够通过本 台利用资源调配能 力精准匹配数据处理应用与西部具有合适价格、算力和存储条件的算 网资源，实现应用的高效部署，确保业务的稳定运行和成本的有效控 制。 21  数据迁移保障 通过定制化的确定性广域网，算网协同调度平台为东部数据的迁 移提供可靠的网络通道，确保数据能够安全、快速地从东部数据中心 迁移到西部数据处理应用所在的算网资源，保障数据的完整性和可用 性。  数据集处理策略 满 足不同业务对算力的差异化需求；规定待数据集的存储要求，包括存 储容量、价格和存储类型，确保数据存储的安全性和经济性；明确迁 移数据的网络需求，如所需带宽和流量，保障数据传输的高效性和稳 定性。 ① 总分调度架构 此架构下，资源需方直接在算网协同调度平台发布业务需求。 23 图 4-2 东数西算-任务发布与需求明确-总分调度 ② 混合调度架构 此架构下，算力资源需方通过自治系统向算网协同调度平台发布

..114 6.3.1 定量评估指标分析...................................................................116 6.3.2 定性评估与用户反馈收集........................................................118 7. 项目管理与风险控制................. 微调效果的评估指标 在模型微调的评估中，首先需要明确的是评估指标的选择，这 些指标应该能够全面反映模型在特定政务任务上的性能和效果。为 了确保评估的全面性和准确性，我们采用以下几类指标： 1. 任务特定性能指标：这些指标直接反映模型在特定政务任务上 的性能。例如，在文本分类任务中，我们可以使用准确率 （Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和 F1 分数。在实 析等方法来评估模型的用户满意度。这包括模型的易用性、响 应速度和错误率等。 为了具体化这些指标的评估，我们可以设计如下表格来记录和 比较不同微调策略下的模型表现： 指标类别 具体指标 微调策略 A 微调策略 B 备注 任务特定性能指标 准确率 95% 96% F1 分数 94% 95% 训练效率指标 训练时间（小时） 10 8 GPU 利用率 85% 90% 模型收敛性指标 最终损失值 0.05 0.04 泛化能力指标

其次，设计和实施数据集成方案，确保模型的训练数据既全面 又具备高质量。  接着，开发并部署 Deepseek 模型，包括模型训练、验证和 优化过程。  最后，进行系统集成和性能测试，确保模型在实际运行中的稳 定性和效率。 在实施过程中，我们将采用最新的技术和方法，如容器化技 术、微服务架构和持续集成/持续部署（CI/CD）流程，以确保部署 的灵活性和可扩展性。此外，项目还将注重数据安全和隐私保护， 遵守相关的法律法规和行业标准。 、高性 能的模型部署架构，确保系统能够支持大规模并发请求；再次，制 定严格的数据安全和隐私保护策略，确保符合金融行业的监管要 求；最后，通过持续的性能监控和优化，保障大模型在实际运行中 的稳定性和效率。 在项目启动前，我们已对多家银行的业务需求和技术现状进行 了深入调研，总结出以下关键问题： - 客户服务场景中，传统客服 系统的响应速度和准确性不足，导致客户满意度下降； - 风险管理 秒级 别，以确保用户体验；模型应支持高并发处理，能够同时处理数千 个请求；模型的训练和更新周期需尽可能短，以适应快速变化的市 场环境。此外，模型的资源消耗需控制在合理范围内，以确保系统 的稳定性和可扩展性。 在安全需求方面，银行系统对数据安全和模型安全的要求极 高。需求分析中需考虑以下关键点：模型处理的数据需进行加密传 输和存储，以防止数据泄露；模型的访问权限需严格控制，确保只 有

过持续的更新和优化，确保其在实际应用中的高准确性和可靠性。 例如，在医学影像诊断领域，DeepSeek 智算一体机将能够自动识 别和标注病灶区域，辅助医生进行更快速、更精准的诊断。 为了确保系统的稳定性和可持续性，DeepSeek 智算一体机将 采用智能化的运维管理系统。该系统能够实时监控设备的运行状 态，预测潜在故障，并提供远程维护和升级服务。此 外，DeepSeek 智算一体机将支持绿色节能技术，通过智能功耗管 基础设施层是整个系统的基础，主要包括硬件资源和网络架 构。硬件资源采用高性能服务器集群，配备 GPU/TPU 加速器，确 保数据处理和模型训练的高效性。网络架构采用冗余设计和高速互 联，保证数据传输的稳定性和低延迟。此外，数据中心部署了分布 式存储系统，支持海量医疗数据的快速存取和备份。 数据处理层负责数据的采集、清洗、存储和管理。系统通过标 准化的数据接口，支持从电子病历系统（EMR）、医学影像设备 化转型和智能化升级。 2.1 硬件架构 在医疗场景的 DeepSeek 智算一体机硬件架构设计中，我们采 用了模块化、高扩展性和高可靠性的设计理念，以满足医疗场景对 计算性能、数据安全性和系统稳定性的严苛要求。核心硬件架构由 计算单元、存储单元、网络单元、电源与散热系统以及安全模块五 大部分组成，各部分通过高速总线互联，确保系统整体性能的最优 化。 计算单元采用多核高性能处理器集群，包括

企业业务场景，明确智能体的功能需求与性能指标； 2. 系统设计 与开发：基于需求分析结果，完成智能体的整体架构设计与功能开 发； 3. 测试与优化：通过功能测试、性能测试和用户体验测试， 确保智能体的稳定性与高效性； 4. 部署与集成：将智能体集成到 企业现有系统中，完成数据对接与功能验证； 5. 运维与支持：提 供长期的技术支持与系统优化服务，确保智能体的持续高效运行。 通过上述方案的实施，DeepSeek 规模数据环境下的快速响应与高并发处理能力。安全保障方面，系 统将实现多层次的安全防护机制，包括数据加密、访问控制、身份 认证与审计日志等，确保数据的安全性与合规性。 最后，项目将制定详细的测试与部署计划，确保系统的稳定性 和可维护性。测试计划将包括单元测试、集成测试、性能测试与安 全测试等多个阶段，部署计划则将涵盖本地部署与云部署两种模 式，支持弹性扩展与自动化运维。 综上所述，本项目范围广泛且切实可行，涵盖了从数据处理到 名数据科学家；产品设计组专注于用户体 验与界面设计，由 2 名产品经理和 1 名 UI/UX 设计师组成；工程实 现组负责系统集成与部署，配备 3 名后端开发工程师和 2 名前端开 发工程师；质量保障组确保系统稳定性与可靠性，包括 2 名测试工 程师和 1 名 DevOps 工程师；项目管理组统筹整体进度，由 1 名项 目经理和 1 名项目助理构成。 团队成员的选拔严格遵循行业标准与项目需求，确保每位成员

领域表现尤为突出。然而，人工智能系统的性能和效果高度依赖于 其训练数据的质量和模型训练的精准度。在当前的技术实践中，数 据训练的效果评估往往缺乏系统性和标准化的考评机制，这导致了 模型训练过程中的效率低下和成果的不确定性。 为了应对这一挑战，本项目旨在构建一个全面的人工智能数据 训练考评系统，该系统将集成数据预处理、模型训练、效果评估等 关键环节，确保每一步操作的透明性和可追踪性。通过引入先进的 算法和评价 应定期进行性能测试和压力测试，验证扩展方案的可行性和稳定 性，为未来的业务发展提供可靠的技术保障。 3. 系统架构设计 在人工智能数据训练考评系统的架构设计中，采用分层架构模 式，以确保系统的可扩展性、稳定性和安全性。系统整体架构分为 四层：数据层、服务层、应用层和展示层。 数据层负责存储和管理所有与训练和考评相关的数据，包括原 始数据、标注数据、模型参数、考评结果等。为确保数据的高效访 问和安全存储，采用分布式数据库管理系统（如 定地运行，满足大规模数据处理和复杂模型训练的需求，同时提供 良好的用户体验和可靠的安全保障。 3.1 系统总体架构 人工智能数据训练考评系统的总体架构设计基于模块化和分层 的原则，以确保系统的可扩展性、稳定性和高效性。系统采用微服 务架构，将功能模块划分为独立的服务单元，各服务单元通过轻量 级的 API 进行通信。总体架构主要包括数据采集层、数据处理层、 模型训练层、考评分析层以及用户交互层，各层之间通过标准化的

模型对历史数据和实时数据进行融合分析，预测未 来 15 分钟内的客流峰值，从而动态调整车辆调度计划。此外，系 统还需支持可视化工具，将分析结果以图表、热力图等形式实时展 示给运营管理人员，便于快速决策。 为了提高系统的可用性和稳定性，数据分析和处理模块需实现 容错机制和负载均衡。例如，在数据计算节点故障时，系统能够自 动切换到备用节点，确保数据分析的连续性。同时，系统应提供详 细的日志记录和监控功能，实时追踪数据处理状态和性能指标，便 集成机器学习算法和深度学习模型，支持客流预测、异常检测 和调度优化  提供可视化工具，实时展示分析结果，辅助运营决策  实现容错机制和负载均衡，保障系统稳定性和可用性 通过以上设计，系统能够满足城市公共交通运营对实时数据分 析的高效性、准确性和稳定性需求，为乘客提供更加便捷和可靠的 服务。 2.2.2 乘客流量预测 在引入 DeepSeek 应用方案后，乘客流量预测将成为城市公共 交通运营 需支持多种标准协 议，如 HTTP/HTTPS、TCP/IP、MQTT 等，以确保与现有系统的无 缝集成。同时，DeepSeek 应具备良好的扩展性，能够支持未来可 能引入的新协议和技术标准。为了确保系统的稳定性和安全 性，DeepSeek 还需具备与现有安全系统的兼容性，如防火墙、入 侵检测系统等。  支持多种支付协议：NFC、二维码支付等  与现有票务终端的兼容性  与调度系统的低延迟、高可靠性数据交换

.......................................................................................42 3.3 系统的稳定性与鲁棒性...............................................................................................  风险控制精度提升：基于强化学习的动态仓位管理系统可使最 大回撤降低 40%-60%  策略迭代效率突破：遗传算法优化的神经网络策略研发周期从 传统数周缩短至 72 小时内  收益稳定性增强：集成学习模型在标普 500 指数上的年化波 动率较传统策略下降 35% 然而，该技术的实际应用仍面临关键可信度挑战。美国金融业 监管局 2022 年审计报告显示，约 43%的 AI ” 交易系统存在 2018 年的 1.2 万亿美元增长至 2023 年的 2.8 万亿美元，年复合增 长率达 18.5%，AI 策略占比从 12%提升至 34%。这一趋势背后是 金融机构对交易效率、风险控制和收益稳定性的持续追求，而 AI 技术通过深度学习、强化学习等方法，能够处理海量非结构化数 据，识别传统方法难以捕捉的市场微观模式。 然而，AI 量化交易的广泛应用仍面临三大核心挑战：首先，模 型的可解释性不足导致监管合规风险，2022