模型选型、环境搭建、性能调优、高可用架构，为企业搭建专属大模型
免费获取部署方案覆盖大模型部署全流程，确保稳定高效运行
覆盖全链路，每个模块均可独立交付
基于企业业务场景、数据规模与算力资源，提供专业的模型选型咨询服务。深度评估ChatGLM、LLaMA、Qwen、Baichuan、DeepSeek等主流开源大模型的适用性，从模型架构、推理效率、业务匹配度等多维度进行对比分析，帮助企业精准选择最优模型方案，避免选型失误带来的资源浪费和性能瓶颈。
提供从裸机到可用的一站式环境搭建服务，涵盖GPU/NPU驱动安装、CUDA/cuDNN配置、Python虚拟环境管理、Docker容器化部署等全流程。基于自动化脚本与Ansible编排工具，实现标准化、可复现的环境部署，大幅降低部署门槛，确保开发环境与生产环境的一致性，实现开箱即用的快速落地。
针对大模型推理场景进行深度性能调优，通过vLLM、TGI等高性能推理框架部署，结合KV Cache优化、Continuous Batching、Flash Attention等技术手段，显著提升推理吞吐量和响应速度。同时支持GPTQ、AWQ等量化技术，在保证模型精度的前提下降低显存占用，实现同等硬件成本下的并发能力翻倍提升，让企业以更低的算力成本获得更高的服务质量。
为生产环境构建高可用的大模型推理服务架构，包括负载均衡策略设计、多副本部署、故障自动转移、健康检查与自愈机制等。通过Nginx/Traefik反向代理实现流量分发，结合Kubernetes进行容器编排与自动扩缩容，确保服务在单节点故障、流量突增等异常情况下仍能稳定运行，实现99.9%以上的服务可用性保障。
支持NVIDIA GPU与国产NPU（华为昇腾、寒武纪MLU等）的异构计算部署方案，实现跨硬件平台的统一调度与管理。通过模型适配与推理框架兼容性改造，让企业可以灵活选择硬件方案，不受单一硬件供应商绑定。同时支持GPU+NPU混合集群调度，最大化各硬件资源的利用率，满足国产化替代的合规要求，实现性能与合规的双重保障。
基于Kubernetes HPA/VPA与KEDA事件驱动自动伸缩机制，实现大模型推理服务的弹性扩缩容。通过实时监控GPU利用率、请求队列长度、推理延迟等关键指标，动态调整推理实例数量，在业务高峰期自动扩容保障服务质量，在低谷期自动缩容降低闲置成本。结合Spot实例抢占策略与混合云弹性方案，进一步优化算力成本，实现智能化的资源调度管理。
6大优势，让部署更专业更安心
标准化流程，确保项目高效交付
主流模型与基础设施，稳定可靠
多种版本满足不同规模企业需求