翼方健数揽睿 AI 怎么用?大模型应用开发与算力调度指南

2025-07-12| 2716 阅读
? 翼方健数揽睿 AI 怎么用?大模型应用开发与算力调度指南

大模型时代,AI 开发和算力调度成了不少开发者和企业的头疼事儿。今天咱们就来好好唠唠翼方健数的揽睿 AI,看看它是怎么解决这些问题的。

? 一、揽睿星舟 AI 服务平台:大模型开发的全能助手


揽睿星舟是翼方健数推出的一站式 AI 训推一体平台,专为大模型应用开发打造。它就像一个超级工具箱,不仅提供高性价比的 GPU 计算资源,还有开箱即用的训推环境和丰富的 AI 工具链。不管你是开发者还是企业用户,都能在这儿找到适合自己的 AI 开发解决方案。

? 核心功能解析


  1. 大模型应用开发平台:这个平台特别适合开发基于高专业性大模型的应用。它提供了一站式的开发方法、算力和环境,让开发者能专注于应用本身,不用在底层技术上浪费太多时间。比如,你想开发一个智能客服应用,直接在平台上调用预训练模型,再结合自己的业务数据进行微调,很快就能上线测试。
  2. 算力调度与管理:揽睿星舟支持异构算力统一调度,能纳管公有云、IDC、超算等多种算力集群。它还采用智能算力调度算法,秒级调度,灵活扩缩容,能根据你的任务需求自动分配算力资源,避免资源浪费。
  3. 安全流通解决方案:平台通过机密可信计算环境 “星舟・密方” 和隐私安全计算技术,为数据和模型提供全流程安全保护。无论是数据提供方、基础模型拥有者还是应用开发者,都能在合法合规的前提下协作,保护好自己的权益。

? 适用场景


揽睿星舟已经在营销、电商、快消、家居、科研、游戏等十多个行业落地应用。比如在医疗领域,它能支持联邦学习实现大语言模型微调训练,保护患者隐私的同时,提升医疗诊断的准确性。

?️ 二、大模型应用开发全流程指南


? 1. 注册与登录


首先,你得访问翼方健数的官方网站,找到揽睿星舟的入口进行注册。注册过程很简单,填写好相关信息,验证邮箱和手机号就搞定了。登录后,你会看到平台的主界面,这里有各种功能模块和应用入口。

? 2. 创建工作空间


登录成功后,点击 “创建工作空间” 按钮。你可以根据自己的需求选择工作空间的类型,比如开发环境、测试环境或者生产环境。然后,设置好工作空间的名称、描述和权限等信息,点击 “确定” 就创建好了。

? 3. 选择 AI 工具与模型


进入工作空间后,你会看到平台的 AI 应用商城。这里汇聚了自研和生态伙伴提供的各种 AI 工具链和预训练模型,包括数据标注、Jupyter Lab、VSCode、模型管理、模型推理等。你可以根据自己的项目需求选择合适的工具和模型。比如,你想进行自然语言处理任务,就可以选择一个预训练的语言模型,再搭配数据标注工具进行数据处理。

⚙️ 4. 配置算力资源


选好工具和模型后,你需要为项目配置算力资源。揽睿星舟提供了多种 GPU 计算资源可供选择,包括 NVIDIA 的 3090、4090 等。你可以根据任务的复杂程度和预算来选择合适的算力。比如,如果你只是进行简单的模型测试,选择 3090 就足够了;如果是大规模的模型训练,可能需要选择 4090 或者更高性能的 GPU。

? 5. 部署与运行


配置好算力资源后,点击 “部署” 按钮,平台会自动为你创建工作环境。部署完成后,点击 “打开应用” 就能进入开发界面。在开发界面,你可以根据自己的需求进行代码编写、模型训练、推理等操作。比如,你可以使用 Jupyter Lab 进行数据分析和模型训练,使用 VSCode 进行代码开发和调试。

? 6. 模型评估与优化


模型训练完成后,你需要对模型进行评估。平台提供了各种评估指标和工具,帮助你了解模型的性能。如果模型的性能不够理想,你可以通过调整模型参数、增加训练数据、优化算法等方式进行优化。

? 7. 应用上线与发布


模型优化完成后,你可以将应用上线发布。平台提供了多种发布方式,包括在线服务和私有化部署。你可以根据自己的需求选择合适的发布方式。比如,如果你想让更多的用户使用你的应用,可以选择在线服务;如果你对数据安全有更高的要求,可以选择私有化部署。

⚡ 三、算力调度策略与优化


? 1. 算力调度机制


揽睿星舟采用智能算力调度算法,动态监测算力需求与供给的实时状态,实现资源的精确匹配。它支持集中调度和分散调度等多种策略,能根据不同的场景和需求进行灵活调整。比如,在模型训练高峰期,平台会自动分配更多的算力资源,确保任务的顺利进行;在低峰期,平台会自动释放多余的算力资源,降低成本。

? 2. 异构算力统一调度


揽睿星舟支持异构算力统一调度,能纳管 NVIDIA、x86、ARM 等多种架构的算力集群。这意味着你可以根据任务的需求选择最合适的算力资源,提高计算效率。比如,对于深度学习任务,NVIDIA 的 GPU 通常具有更好的性能;对于一些轻量级任务,x86 架构的 CPU 可能更合适。

? 3. 绿色算力与节能优化


平台通过优化机房布局、应用绿色节能技术等方式,降低算力使用成本和能耗。比如,采用间接蒸发、液冷等高效节能技术,减少冷却能耗;使用绿色电力,实现节能降碳。这不仅能为企业节省成本,还能为环保做出贡献。

? 4. 算力资源按需分配


揽睿星舟支持算力资源按需分配,你可以根据自己的实际需求灵活调整算力使用量。平台提供了多种计费方式,包括按小时计费、按任务计费等。这意味着你可以根据项目的预算和需求选择最合适的计费方式,避免资源浪费。

? 四、常见问题与解决方案


❓ 1. 算力资源不足怎么办?


如果遇到算力资源不足的情况,你可以尝试以下几种方法:

  • 调整任务优先级:将不重要的任务暂停或降低优先级,为重要任务腾出算力资源。
  • 扩展算力集群:如果你的项目长期需要大量算力,可以考虑扩展算力集群,增加算力资源。
  • 使用弹性算力:揽睿星舟支持弹性算力,你可以根据任务的需求动态调整算力资源,避免资源浪费。

❓ 2. 模型训练速度慢怎么办?


如果模型训练速度慢,你可以尝试以下几种方法:

  • 优化模型架构:通过调整模型的层数、神经元数量等参数,优化模型架构,提高训练速度。
  • 增加算力资源:如果当前的算力资源不足,可以增加算力资源,提高训练速度。
  • 使用分布式训练:将模型训练任务分布到多个计算节点上,提高训练速度。

❓ 3. 数据安全如何保障?


揽睿星舟通过机密可信计算环境 “星舟・密方” 和隐私安全计算技术,为数据和模型提供全流程安全保护。平台采用密钥交换、伪随机数生成、一次一密等密码学技术,保护数据的安全性。此外,平台还提供了完善的权限管理和访问控制机制,确保只有授权用户才能访问数据和模型。

? 五、行业案例与实践


? 1. 医疗领域:AI 儿科医生的诞生


翼方健数与国家儿童医学中心北京儿童医院合作,打造了 “AI 儿科医生” 和儿童健康大模型。通过联邦学习技术,平台将多家医院的医疗数据进行联合训练,在保护数据隐私的同时,提升了模型的准确性和泛化能力。目前,“AI 儿科医生” 已经上岗,与医学专家共同完成了疑难病例多学科会诊,得到了专家的一致认可。

? 2. 物流领域:智能仓储管理


西井科技基于翼方健数的揽睿星舟平台,开发了 Well-Bot 机器人。该机器人采用以箱代库、甩挂运输模式,将集装箱立体库和车体等硬件设施有效融合,与生产线节奏精准匹配,实现了 24 小时自动化运行。通过智能算力调度和优化,Well-Bot 机器人能智能规避障碍,高效作业,为物流行业的可持续发展提供了新的思路。

? 六、总结与展望


翼方健数的揽睿 AI 平台为大模型应用开发和算力调度提供了一站式解决方案。它不仅提供了丰富的 AI 工具和算力资源,还通过安全流通解决方案保障了数据和模型的安全。无论是开发者还是企业用户,都能在这个平台上找到适合自己的 AI 开发和算力调度方案。

未来,随着大模型技术的不断发展和应用场景的不断拓展,揽睿星舟有望在更多领域实现落地应用。同时,平台也将不断优化算力调度策略和安全保护机制,为用户提供更加高效、安全、可靠的 AI 服务。

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