Server、Oracle 和 MongoDB，确保用户能够在不改变现有 IT 架 构的情况下快速部署和应用。 为了进一步提升兼容性，DeepSeek-R1 大模型提供了丰富的 API 接口和 SDK 工具包，支持多种编程语言调用，如 Python、Java 和 C#。这使得开发人员能够轻松地将模型集成到现 有的软件生态系统中，或开发定制化的功能模块。例如，通过调用 API 接口，用户可以将模型的预测结果实时导入到项目管理平台中，

化和归一化 也是必要的步骤，以确保不同特征值的尺度一致，从而提高模型的 训练效果。 最后，为了提高训练效率，可以使用分布式数据处理技术，将 大规模数据集分布在多个节点上进行并行处理。常用的工具包括 Apache Spark、Hadoop 等。对于超大规模数据集，可以采用数 据流水线技术，将数据预处理步骤与模型训练步骤分离，以减少 I/O 等待时间。 数据处理完成后，可以将整理好的数据存储在高性能存储系统

逐步形成了适配保险 行业的众安AIGC应用的三层架构。灵犀中台可以允许机构用户，在大模型内嵌入行业专业 领域知识库，实现AIGC在保险垂直领域的应用快速适配，此外，灵犀也支持把企业内部应 用工具包装成大模型插件，让大模型更加贴近业务应用场景。灵犀已在包括产品定制化、 定价动态化、销售场景化、理赔自动化、客服人性化等场景进行深度实践。 ��� 5.1.9 信美相互人寿 在数字化浪潮的