........................................................................................110 8.2 系统稳定性.................................................................................................. 户行为分析和 偏好预测。  智能推荐接口：根据客户历史行为和当前情境，提供个性化产 品和服务推荐。  情感分析接口：分析客户反馈和评论，输出情感评分和改进建 议。 性能优化是确保系统稳定运行的关键。通过对模型进行量化、 剪枝和蒸馏等技术处理，将其推理速度提升 30%以上。同时，引入 缓存机制（如 Redis）以减少重复计算，并利用负载均衡技术动态 分配计算资源。为监控系统性能，将部署 模块划分：  数据采集模块：负责从多渠道收集客户数据。  模型训练模块：定期更新和优化 DeepSeek 大模型。  推理服务模块：提供实时预测和分析服务。  监控运维模块：保障系统稳定性和性能。 通过以上技术方案，CRM 系统将能够充分利用 DeepSeek 大 模型的强大能力，提升客户服务质量和管理效率。 4.1 DeepSeek 大模型的技术架构 DeepSeek 大

创新技术实际应用效果 本项目利用OTN网络零丢包、低时延、大带宽的承载特点，通过全局负载均衡、长距无损流控等技 术，使RDMA传输协议应用于广域网。目前，方案已在现网开展了百公里拉远对大模型训练的影响及稳定 性测试，并在全国率先完成基于高带宽、低时延的全光800G超高带宽传输。项目组从多拓扑、多模型、多 故障等维度积极开展主流方案摸底测试，并对仿真验证结果进行分析，积极探索优化创新。 项目组先后 两点拉远验证，组 网拓扑如图5所示，本阶段探索长距链路带宽收敛情况下模型训练的性能，目标是推动无损智算互联网络 的技术进一步突破。系列试验均验证了在不同拓扑中分布式智算中心无损网络方案的有效性和稳定性。 此外，模拟了多种试验中可能出现的故障情况，以验证方案在面对线路路障、服务器端口故障及其他异 常情况时的韧性和恢复能力。 图3 京津冀智算机房80km/120km绕行拉远验证组网 根据现网验证部署的数据显示，在训练效率方面，在不同组网拓扑下不同模型跨机房训练均可达同 机房训练性能的95%以上，证明分布式智算中心无损网络的可行性；网络稳定性方面，分布式智算中心 无损网络可支持大模型一轮5000次迭代训练任务，均完成超12小时、约80w条样本数据的稳定性测试， 具备支持大模型长期稳定训练的能力。充分验证了分布式智算中心无损网络的可行性及可靠性。 3. 未来发展潜力及对行业、产业的积极影响 本方案研发的

低企业生产成本，提高竞争力，吸引更多 绿色、创新型企业入驻，促进产业集聚和 协同发展。 零碳产业园区的建设有助于提升城市形象 和品质，改善居民生活环境，带动相关产 业发展，创造更多就业机会，促进社会和 谐稳定。 应对气候变化与实现双碳目标 零碳产业园区的定义与目标 零碳产业园区是为适应产业绿色高质量发展和区域碳 中和需要而诞生的新型产业园区。它致力于在边界范 围内，综合运用能源、生态、建筑、交通与管理等多 分析，能够及时调整能源供应策略，确保能源的稳定供应和 高效利用。 在分布式能源供给方面，园区利用当地丰富的风能和太阳能 资源，建设了风力发电机和厂房屋顶光伏设施。这些设施所 生产的电量，配合储能等设施，实现了园区企业用电的自发 自用。 成功案例剖析 成功经验 充分挖掘和利用当地的可再生能源资源至关重要。储能技术的应用也不可或缺，它能够有效解决可再生能源发电的 随 机性和波动性问题，提高能源供应的稳定性和可靠性。 好的政策环境。同时，园区与能源企业、科研机构等的合作，促进了技术创新和经验交流，共同推动了零碳产业园区 的发展。 经验教训总结 能源供应稳定性是一个常见问题，可再生能源发电受自然条件影响较大。为了解决这一问题，园区需要加强能源储备和调 节 能力，除了建设储能设施外，还可以与其他能源供应商建立稳定的合作关系，确保能源的稳定供应。 技术应用与成本平衡也是一个挑战。一些先进的节能技术和设备虽然能够有效降低碳排放，但往往成本较高。园区在选择

提供开箱即用的监控平台，不需要挤占研发成本 提供应用层面的监控能力，帮助研发团队提高业 务平台质量 提供基于日志、链路的监控、告警能力，从而能 无侵入的添加业务监控埋点 面对激烈的市场竞争，希望业务系统更加稳定、迭 代更加快速 提供业务监控、告警能力，从而及时获取业务增长、 业务异常情况 提供异常问题的全生命周期查看、跟踪，从而评估 业务损失等后续改进措施 提供统一的标准，用于衡量业务平台的质量， 运营运维决策； • 利用数据可视化技术展示综 合运营情况，提供统一运营 管理视图，掌握运营态势。 • 构建闭环运维管理，明确职 责分工，保障系统稳定运行； • 固话化运维流程、实现运维 流程电子化、移动化； • 全链路质量管控，业务服务 实时监控与分析，保障业务 服务稳定运行。 • 对物理、逻辑、应用、业务 资源的全面管理； • 实现对设备、数据、系统等 统一监控运营保障； • 对日常运维操作通过编排， 通过监控运维人员组织、制度及 工具的建设和完善，构建面向“设 备 - 系统 - 业务” 的主动式统一 IT 运营管理体系，保障各信息系统 稳定性和业务的连续性，实现 IT 监控运维工作目标与组织业务目 标的融合管理。  运维目标：系统稳定性、数 据完备性保障  业务目标：业务持续、稳定、 高效运转 14 14 总体定位 · 利用大数据与 AI 技术，通过 IT 设备与系统运行指标数据的深度挖掘，实现智能化

统 的健壮性，选用具备高可靠性、高安全性，具有数万小时平均无故 障时间的设备，同时为关键设备、关键部件设计冗余备份。建立健 全系统安全稳定运行保障机制、建设系统运行故障预案，全方位多 角度保障系统的顺利运行。  可靠性 系统可靠性是系统长期稳定运行的基石，只有可靠的系统，才 能发挥有效的作用。本方案从系统设计理念到系统架构的设计，再 到产品选型，都将持续秉承系统可靠性原则，均采用成熟的技术， 调度的连接，在管理平台做相应配置即可，软硬件无须做大的改动。  易管理性、易维护性 系统采用全中文、图形化软件实现整个监控系统管理与维护， 人机对话界面清晰、简洁、友好，操控简便、灵活，便于监控和配 置；采用稳定易用的硬件和软件，完全不需借助任何专用维护工具， 既降低了对管理人员进行专业知识的培训费用，又节省了日常频繁 地维护费用。 2.2 整体思路 1) 机房综合监控系统集硬件、软件、网络于一体，采用开放标 环境 是否正常，是否有人出入，以及发生的报警是否误报，警情程度等 等。视频监控清晰可靠，直观的展现了机房监控区域的全貌。  动力环境数据监测 机房的稳定运行需要稳定持续的供配电、保持在一定区间的温 湿度、空调、UPS 等设备的稳定运行等因素。监控人员为全面地掌 握机房的运行状况，需实时对温度、湿度、水浸、UPS、市电等动 环信息进行采集、处理和上传，生成曲线和报表，方便实时监控、

的全流程解决方案。 HYGON 13 14 HYGON 海光DCU行业实战手册 软硬一体化交付，全流程自动化部署，真正实现开箱即用， 大幅缩短项目落地时间。 海光硬件与天翼云软件深度融合，方案性能强劲、稳定可 靠，已通过各行业客户的现网验证，能够提供坚实的可靠性 保障。 一体机一站式交付，简化前期建设投入，助力客户快速接入 大模型，拥抱AI时代。 持续落地重庆市某区政府、湖南某市政务云、肇庆某三甲医 用厂商高效适配，支撑40+业务场景迁移上线。 “海光DCU+先进算力池化技术+算力管理平台”的联合方 案，有效提升客户在AI基础设施的自主可控水平。 海光DCU支撑银行实现数字化、智能化转型，AI应用稳定运 行。 实现数据中心级的GPU资源池化管理和弹性调度，并基于热 迁移等功能显著增强业务可靠性与管理便利性。 HYGON 17 18 HYGON 海光DCU行业实战手册 实战场景二：行业智能化 环境，支持数字客服、人脸识别、印章识别、手写体识别、营业执 照识别等工作辅助。 探索测试：率先引入海光CPU+海光DCU支撑DeepSeek 671B 满血版大模型集群及QWQ 32B 蒸馏模型，高算力、高稳定、高 安全，并已接入智能投顾知识问答，构建全量企业知识库共享 服务平台。 场景开拓：除已经投入生产的算力资源外，客户正在算力资源 池化、风险合规等场景对海光产品进行验证性测试，为后续算 力平台大模型业务应用奠定基础。

在中小型医疗机构中，它则可以作为辅助诊断和治疗推荐工具，提 升医疗服务水平。  数据安全性：DeepSeek 采用先进的加密技术和访问控制机 制，确保数据的隐私和安全。  系统稳定性：通过分布式架构和容错机制，DeepSeek 能够在 高并发场景下保持稳定运行。  用户体验：DeepSeek 提供了直观的用户界面和便捷的操作流 程，降低了使用门槛，提高了用户的满意度。 通过这些功能和应用，DeepSeek 峨眉药业 合格 C003 吉林长白山 2023 年 7 月 10 日 长白山药业 合格 此外，通过建立中药成分数据库，结合人工智能算法，可以对 不同批次的中药材进行成分分析，确保其有效成分的稳定性和一致 性。这种精细化的质量控制手段，不仅提高了中药产品的市场竞争 力，也为中医药产业的现代化和国际化提供了坚实的技术支撑。 通过以上方案，中药质量控制与溯源将更加透明、高效，有效 提升中医药健康产业的整体水平。 满足不同用户的需求。通过数据可视化技术，展示层能够将复杂的 健康数据转化为易于理解的图表与报告，帮助用户更好地了解自身 的健康状况。此外，展示层还应支持多语言切换，以满足国际化需 求。 为确保系统的稳定运行与高效管理，系统架构设计中还需考虑 以下几个方面：  安全性：系统需采用多层次的安全防护措施，包括数据加密、 访问控制、身份认证等，确保敏感信息的安全性。  可扩展性：系统架构需具备良好的可扩展性，支持后续功能的

测潜在的离职风险，并提前采取干预措施，降低员工流失率。 DeepSeek 技术的优势在于其高度自动化和智能化。通过不断 学习和优化，模型能够适应不同行业、不同企业的个性化需求，并 且在处理大规模数据时表现出高效性和稳定性。此外，DeepSeek 还支持多语言处理，能够满足全球化企业的多语言需求。 以下是一个简单的用例，展示了 DeepSeek 在招聘流程中的应 用场景： 通过上述流程，DeepSeek 能够显著缩短招聘周期，提升招聘 最后，建议定期对数据存储与管理方案进行优化和评估。通过 监控系统（如 Prometheus 或 Grafana）实时跟踪数据库性能指标 （如响应时间、CPU 利用率等），及时发现潜在问题并调整配置， 确保系统高效稳定运行。 5.4 数据分析与挖掘 在人力资源数据管理中，数据分析与挖掘是实现数据价值最大 化的关键环节。通过多维度的数据分析，企业能够从大量人力资源 数据中提取有价值的信息，为决策提供科学依据。首先，基础数据 人力资源应用场景方案设计中，系统集成与接口 设计是关键环节，旨在实现各类人力资源管理系统与其他业务系统 之间的无缝对接与数据交互。首先，系统集成应遵循标准化、模块 化和可扩展性的原则，确保各系统之间的数据流通高效、稳定。集 成方式可采用 API 接口、消息队列、数据库直连等多种技术手段， 具体选择应根据实际业务需求和技术架构进行评估。 对于接口设计，需明确各系统之间的数据交互格式、协议和频 率。采用 RESTful

秒，满足企业 实时筛选的需求。  筛选准确率：通过 Deepseek 筛选的简历与人工筛选的简历 匹配率达到 95%以上，显著提高了筛选效率。  系统稳定性：在连续运行 30 天的情况下，系统无故障运行时 间达到 99.9%，表现出了极高的稳定性。 通过上述数据可以看出，Deepseek 在技术适配性方面表现出 色，能够满足企业在简历筛选中的多样化需求，具备较高的可行 性。 最后，Deepseek 为了提高用户体验，Deepseek 还提供了 24/7 的技术支持服 务，随时解答用户在使用过程中遇到的问题。无论是系统故障还是 操作疑问，用户都可以通过在线客服或电话获得及时的帮助。这种 全方位的支持确保了系统的稳定运行和用户的顺畅体验。 综上所述，Deepseek 在操作可行性方面表现出色，其简洁的 界面、高度的自动化、灵活的配置、强大的数据管理功能以及全方 位的技术支持，使得它成为人力资源管理中一款高效、可靠的工 API 接口的开发与调试，确保数 据能够在不同系统之间流畅传输。企业需要与 Deepseek 的技术团 队密切合作，制定详细的集成计划，包括数据同步、用户权限管理 和系统兼容性测试等步骤，以确保系统稳定性和数据安全性。 其次，数据准备是实施过程中不可忽视的一环。Deepseek 的 筛选效果高度依赖于输入数据的质量。企业需要确保简历数据的完 整性、准确性和一致性。这可能需要对现有简历数据库进行清理和

完成任务的复杂度和价值贡献等方面进行评估。 例如创意类项目虽以人为主导，但 AI 可在创新筛选、资源分配等环 节提效，实现人机能力互补。 （3） 基础保障能力建设打造智能化支撑体系 采用弹性架构满足差异化部署需求，保障核心系统稳定可靠；技 术生态强调 AI 系统与现有项目管理环境的兼容性与扩展性，包括开 发标准化 API 接口实现与主流工具链的无缝集成，构建支持功能模块 的灵活迭代架构，通过开放技术栈降低定制成本，使 AI 应技术栈与业务场景 的“智能护城河”。随着大模型推理能力的增强与行业知识库的完善， 此类体系将从“被动防御”转向“主动预防”，在复杂系统中实现从 代码生成到质量保障的全链路智能化，为软件工程的稳定性、安全性 与可持续性提供长期保障。 软件工程智能化标准体系建设指南（2025 年） 19 （3） 代码评审的智能化转型正在重塑开发团队的工作模式 通过大模型驱动的代码检查系统，代码复核平台不仅能够实时扫 归测试嵌入 CI/CD 流水线并设置动态质量门禁，以最小必要验证集守 软件工程智能化标准体系建设指南（2025 年） 23 住质量底线，形成“变更-测试-修复-验证”的持续闭环，确保软件 交付的稳定性与敏捷性双提升。 Testing for AI过程中，理解、归纳和执行是其核心能力的基础。 通过对认知能力、规划能力、表达能力和记忆能力的综合评测，深入 分析智能体如何有效理解用户意图、制定合理的响应计划、进行清晰