金山云全面晋级智算服务体系 助力大模型应用加速落地

升级内容

• 基础云升级：通过整合软硬一体化能力，对计算、存储、网络进行全面升级，构建高性能基础设施。这为智算云的发展奠定了坚实基础，能够更好地满足大模型对算力、存储和网络的高要求，确保大模型训练和运行过程中的高效稳定。
• 智算网优化：不仅提供多种组网架构，还自研了 RoCE 网络监控平台，为运维人员提供全面且直观的网络视图，并通过算力平台帮助其更加合理地分配和利用资源，提升了客户业务的连续性和便捷性。
• 智算平台建设：涵盖数据平台、训练平台、推理平台和存储平台，为大模型客户提供稳定、易用的平台，保障其持续运行时间和性能。同时，研发并发布了包括 Serverless Spark 在内的多款 Serverless 形态数据类产品，其中 Serverless Spark 在 AIGC 客户数据清洗场景中表现出色，得到了众多头部通用人工智能公司的认可。
• 行业模型构建：以轻舟行业大模型为核心，构建了从平台、模型到应用的全栈能力。发布了 qzhou 系列多尺寸行业基座模型，包括 13B、32B 和 70B 等版本，这些模型在多个权威标准评测集上表现出色。还针对政务、法律和金融等场景推出了专用模型，并已成功落地。

助力大模型应用加速落地的方式

• 提供高性能基础设施：大模型训练和运行需要强大的计算、存储和网络支持。金山云升级后的基础云提供了高性能基础设施，满足了大模型对资源的高需求，保障大模型能够快速、稳定地进行训练和推理，减少因基础设施性能不足导致的训练时间过长或故障中断等问题。
• 优化智算网：自研的 RoCE 网络监控平台可以实时监控网络状态，及时发现和解决网络拥塞、延迟高等问题，确保数据在各个节点之间的快速、高效传输。多种组网架构和算力平台能够根据大模型的需求灵活分配资源，提高资源利用率，进一步提升大模型的训练和运行效率。
• 提供 Serverless 形态数据类产品：Serverless Spark 等产品可以帮助大模型客户更高效地处理数据，尤其是在数据清洗等场景中表现突出，大大减少了数据预处理的时间和工作量，使大模型能够更快地进入训练阶段，加速大模型应用的落地。
• 构建行业模型全栈能力：qzhou 系列行业基座模型和针对不同场景的专用模型，为各行业大模型应用提供了精准的模型基础，减少了企业从头训练模型的时间和成本。这些模型在权威评测集上的出色表现，也证明了其在实际应用中的可靠性和有效性，能够助力各行业客户快速构建和部署大模型应用，实现智能化转型。
• 提供一站式开发及应用平台：一站式瀚海大模型开发及应用平台涵盖了智能对话、内容创作等多个场景，支持零代码 / 低代码开发，降低了人工智能应用搭建的门槛，使企业和开发者能够更快速地开发和部署大模型应用。同时，瀚海训练平台为大模型大规模分布式训练提供了稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境，进一步加速了大模型应用的落地。同时，金山云还将联合信永中和专业领域专家，利用领域专家知识与数据，持续迭代优化包括审计与合规领域在内的领域大模型，并快速构建行业人工智能原生应用、赋能千行百业。