优化算法和数据处理流程，减少不必要的计算开销。  使用微服务架构，将复杂系统拆分为多个独立服务，便于单独 优化和扩展。 在技术选型方面，云服务提供商的弹性计算资源是确保可扩展 性的关键。例如，利用 AWS 的 Auto Scaling 或 Google Cloud 的 Managed Instance Groups，可以根据需求自动调整服务器数量， 避免资源浪费并确保系统的高可用性。此外，容器化技术如 Docker

1. 单位统一化：将所有数据转换为统一的标准单位，例如将体温 统一为摄氏度，将体重统一为千克。 2. 归一化处理：将数据映射到特定的范围内，常用的方法有最 小-最大归一化（Min-Max Scaling ）和 Z-score 标准化。最 小- 最大归一化将数据线性变换到 [0, 1] 区间，而 Z-score 标 准化则将数据转换为均值为 0 、标准差为 1 的分布。

硬件资源弹性方案 根据业务波动动态调整资源： - 日常时 段：保持 70%基础资源占用 - 两会/年报期：自动扩容 50%计算节 点 - 夜间维护窗口：自动缩容至 30%资源 通过阿里云 Auto Scaling 实现分钟级扩容，成本较固定资源模 式降低 28%。所有优化措施需通过 A/B 测试验证，确保业务指标正 向增长后才全量上线。 10. 风险与应对措施 在政务系统接入 DeepSeek 构建智能体的过程中，需重点关注

，单卡显存不低于 40GB。 - CPU 实例：为支持数据预处理和后处理任务，配置 8 台标准计算 实例，每台配备 32 核 CPU 和 128GB 内存。 - Auto Scaling ：设置自动扩展策略，当 CPU 或 GPU 利用率持续 超过 80% 时，自动增加实例数量，最大扩展至 16 台 GPU 实例和 32 台 CPU 实例。

衡资源无法相互通信； – 负载均衡绑定的外网 IP 网络隔离取决于用户物理网络的配置，如不 同的 Vlan 等。 4.3.10 弹性伸缩 4.3.10.1 概述 弹性伸缩（Auto Scaling）是指在业务需求增长时自动增加计算资源（虚拟机） 以保证计算能力，在业务需求下降时自动减少计算资源以节省成本；同时可结 合负载均衡及健康检查机制，满足请求量波动和业务量稳定的场景。 用户可

的负载均衡资源无法相互通信； – 负载均衡绑定的外网 IP 网络隔离取决于用户物理网络 的配置，如不同的 Vlan 等。 4.3.10 弹性伸缩 4.3.10.1 概述 弹性伸缩（Auto Scaling）是指在业务需求增长时自动增加计 算资源（虚拟机）以保证计算能力，在业务需求下降时自动减 少计算资源以节省成本；同时可结合负载均衡及健康检查机制， 满足请求量波动和业务量稳定的场景。 用