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AI落地的技術挑戰
企業在擁抱人工智能的過程中，通常面臨算力、模型、應用等多層面的挑戰，阻礙企業智能化轉型進程。
算力管理不敏捷
傳統GPU獨占技術方案，限制了資源的使用效率，造成數據中心資源的整體浪費。這種低效的資源利用模式在面對AI推理場景時尤為明顯，亟需更精細的調度技術優化資源分配，提高算力管理敏捷度。
模型開發困難
模型開發是一個涵蓋數據標注、算法編寫、模型構建和訓練等環節的復雜過程，不僅耗時且需經過多輪迭代和優化，對企業來說技術要求較高。需引入專業的工具和平臺以簡化模型開發流程、降低技術門檻。
擁抱大模型門檻高
企業采用大型模型時，面臨知識門檻高、資源成本高和人才短缺等挑戰，增加了技術實施的復雜性和經濟負擔。亟需易于接入且具有成本效益的解決方案，以加速企業對大型模型的應用和落地。
智能體開發效率低
智能體作為LLM應用開發的主流趨勢，企業在開發過程中常遇到模型調用接口不一致、參數標準化程度低以及提示詞格式多樣化等難題。一個提供可視化智能體編排、統一API管理及標準化提示詞模板的一站式平臺，能夠顯著提高智能體開發的效率和便捷性。
算力管理與人工智能解決方案
靈雀云AI 為企業提供智能化轉型的核心基礎平臺，助力企業積累行業模型資產，降低AI應用的技術門檻。
智能體開發
靈雀云AI 提供可視化智能體編排能力，支持智能體應用和自主流水線編排，支持 RAG 應用拖拽生成，支持提示詞管理，并可在模型倉庫內統一管理本地模型服務和接入的模型服務。無需代碼開發即可實現可視化的構建智能體應用。
MLOps / LLMOps
靈雀云AI 為云原生機器學習 / 人工智能應用提供端到端支持，涵蓋數據管理、模型開發、訓練、監控、部署及運維。專注于提升開發效率、確保數據和模型質量，優化運維效率。
AI任務調度
靈雀云AML集成Volcano調度器，通過智能算法優化資源分配，提升作業吞吐量和響應速度。支持批處理任務和AI訓練等多種作業類型，具備彈性伸縮能力，保障任務連續性和穩定性。
算力管理
靈雀云AI 采用GPU算力虛擬化技術，提升資源的靈活性與效率，兼容國產算力卡，增強數據安全和自主控制。深度集成RDMA網絡和高性能存儲，保障數據傳輸的低延遲和高穩定性。
加速企業AI業務創新
靈雀云AI 解決方案提供全面優化的AI開發和運維體驗，加速企業智能化轉型。
卓越的
資源效能
卓越的資源效能
卓越的資源效能

靈雀云AI 兼容多種信創和非信創算力資源，支持pGPU/vGPU、RDMA網卡和高性能存儲。通過共享GPU卡資源，減少資源浪費，提高單卡效率，并提供卓越的計算性能，支持大規模分布式訓練和推理。

大模型
開箱即用
大模型開箱即用
大模型開箱即用

靈雀云AI 集成了多種開源大模型，并對這些模型的全生命周期進行了深度優化。全面覆蓋了從模型選擇、發布、運維監控到微調和優化的各個關鍵階段，集成了行業先進的研究和部署實踐。助力企業降本增效、提高效率，從而提升整體生產力。

廣泛的
兼容擴展性
廣泛的兼容擴展性
廣泛的兼容擴展性

靈雀云AI 提供一站式AI開發平臺，深度兼容PaddlePaddle、PyTorch、TensorFlow等主流框架，支持多元模型格式，助力企業靈活開發，加速業務創新。

出色的
易用性
出色的易用性
出色的易用性

靈雀云AI 以其卓越的易用性，提供一鍵式AI模型發布功能，簡化了文本、圖像和音視頻等AI模型的部署，同時，整合了訓練與部署流程，不僅優化了整個工作流程，降低了操作復雜性，還提升了用戶的操作體驗。

云原生人工智能（CNAI）白皮書
本文將幫助工程師和業務人員了解不斷變化的云原生人工智能（CNAI）生態系統及其機遇。
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