待评估问题
- 模型规模、精度和训练方法是什么？
- 数据集规模、读取方式和使用边界是什么？
- 单机能否满足，何时需要多节点？
- 检查点频率和失败恢复方式如何安排？
SOLUTIONS
为不同 AI 任务配置合适的基础设施。
训练与微调、推理部署和企业专属环境，对计算、网络、存储和运行方式有不同要求。
01 · TRAINING & FINE-TUNING
训练与微调
为模型训练和微调提供持续算力、数据读取与检查点支持。
根据模型、数据和训练方式确认单节点或多节点方案。架构关注点
- 显存与并行策略
- 节点内及节点间通信
- 数据读取与检查点写入
- 镜像、框架与依赖
训练速度、交付范围和验收标准以项目测试与双方确认结果为准。
讨论项目02 · INFERENCE
推理部署
根据延迟、吞吐、并发和接入方式配置推理运行环境。
将业务请求转化为计算、内存、网络和运行需求。待评估问题
- 目标延迟、吞吐和并发范围是什么？
- 上下文长度和输出模式如何变化？
- 模型如何加载，是否存在多版本共存？
- 业务接入、权限和观察边界是什么？
架构关注点
- 显存占用与批处理
- 请求峰值和容量余量
- 模型加载与热启动
- 业务网络与管理网络
具体服务形态、容量和运行支持以项目方案为准。
讨论项目03 · DEDICATED AI ENVIRONMENT
企业专属 AI 环境
为企业提供资源隔离、数据边界清晰的专属 AI 环境。
围绕团队访问、数据使用、软件环境和运维责任设计方案。待评估问题
- 哪些资源需要专属或隔离？
- 数据如何进入、使用、迁移和归档？
- 团队如何访问，权限如何划分？
- 软件与运维分别由谁负责？
架构关注点
- 资源与权限边界
- 接入网络与数据路径
- 环境基线与变更流程
- 验收与后续支持职责
管理平台、认证和合规要求需根据项目单独确认。
讨论项目三类任务，三种关注重点
对比不同任务在容量、网络、存储和交付上的重点。
| 训练与微调 | 推理部署 | 企业专属 AI 环境 | |
|---|---|---|---|
| 容量重点 | 模型与优化器状态、批量和精度 | 并发、上下文与峰值余量 | 团队规模与资源隔离 |
| 网络重点 | 并行通信和数据读取 | 业务请求与服务接入 | 业务、管理和访问边界 |
| 存储重点 | 数据集与检查点 | 模型加载与日志 | 数据进入、保留与迁移 |
| 交付重点 | 环境复现与运行验证 | 接口与容量验证 | 责任边界与验收流程 |
SOLUTION REVIEW
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