需求。随着深度学习和自然语言处理技术的突破，许多企业意识 到，通过利用大模型，可以显著提高产品的智能化水平，提升效 率，降低人力成本。与此同时，作为一种新兴的商业模式，软件即 服务（SaaS）平台的兴起，为企业提供了灵活、可扩展的解决方 案，使其能够在传递人工智能价值的同时，降低技术门槛。 大模型 SaaS 平台的核心在于能够将复杂的人工智能模型转化 为易于使用的服务。这种服务不仅允许企业根据自身的需求定制化 感分析、 自动创作等多种应用，为企业提供了新的商业机会和解决方案。 随着云计算的普及，企业对软件即服务（SaaS）模式的需求不 断增加。SaaS 平台作为一种灵活、高效的应用交付方式，能够降 低企业的 IT 成本，提高业务的灵活性。将大模型与 SaaS 结合，形 成大模型 SaaS 平台，不仅可以使企业快速构建和部署人工智能应 用，还可以借助云端计算的优势，实现大规模的数据处理和模型训 务效率，改善客户服务。 2. 开发成本的降低：利用 SaaS 平台，企业无需从头开发和维护 复杂的 AI 基础设施。 3. 自定义功能的需求提升：各行业对 AI 方案的定制化需求增 加，SaaS 平台可以灵活支持不同业务场景。 4. 政策支持：全球范围内，许多国家和地区已经将人工智能作为 战略重点，相关政策的出台为行业发展提供了良好的环境。 5. 技术的成熟度提升：随着深度学习、自然语言处理等技术的进

一键发起模型训练 模型训练 内置 DS 全系模 型 客户专属模型 客户专属模型 混元系列模型 混元系列模型 TI 平 台 模型服务 腾讯云 TI 平 台 大模型模型训练和推理开发平台，灵活精调和部署私有 DeepSeek 训练 部署 应用 数据中心 分布式推理： 解决大参数量模型部署，提供超长上下文窗口 内置推理加速： 全新升级 Angel 推理加速能力，加速比可达 2 倍 腾讯云 TI 平台产品核心能力 面向实战的一站式大模型精调部署解决方案 AI 建模部署 大模型精调 u 快速试一试： 零代码一键部署大模型，网页问答体验推理效果 u 精调训练： 低代码、灵活自定义两种精调模式自由选择 多种训练工具：具备周期调度能力的可视化建模，低门槛深度学习场景化 工具，交互式代码开发工具，专业的通用任务调度工具 分布式稳定训练：支持多机多卡大规模训练，故障自动重启续训 Angel 推理加速 指标监控 鉴权 / 限流 流量分配 实时掌握服务性能、调用量、资源消耗等关键指标 自动调度符算力资源，弹性灵活应对业务峰谷 HPA 扩缩容 定时扩缩容 组合扩缩容 提供多种扩缩容策略，满足不同场景的灵活资源需 求 纳管资源组 按量计费算力池 大模型专属 GPU 算力 包月独享 核心收益 长上下文 (64~128K) 超大模型启动加速

..........................................................152 1. 项目概述 DeepSeek 智能体开发通用方案旨在构建一套高效、灵活且可 扩展的智能化解决方案，以满足企业在复杂业务场景中对智能决 策、自动化处理和数据分析的需求。该方案基于先进的人工智能技 术，结合深度学习、强化学习以及自然语言处理等核心技术，能够 实现对 方案在三个月内完成了智能 生产调度系统的开发，生产效率提升了 20%。这不仅体现了方案的 实际价值，也为智能体技术在更多行业的推广提供了有力支持。 1.2 项目目标 本项目的核心目标是开发一款高度智能、灵活可扩展的 DeepSeek 智能体，旨在满足多场景下的智能化需求，提升业务处 理效率与用户体验。通过对先进深度学习算法与大数据分析技术的 深度整合，构建一个具备自主学习、动态优化与高效执行能力的智 需要高性能计算 的部分，可以考虑使用 C++或 Rust 进行优化。在框架选择 上，TensorFlow 和 PyTorch 均适用于深度学习模型的开发，但 PyTorch 因其动态计算图和更灵活的调试能力，更适合快速迭代和 实验。 对于数据处理和存储，Apache Spark 和大数据生态系统（如 Hadoop）是处理大规模数据的理想选择，而 Redis 和 MongoDB 则分别

高质量和高可用性。 2. 实现精准模型考评: 设计多维度的考评指标体系，包括准确 性、召回率、F1 值等，结合可视化工具，全面评估模型性 能，确保考评结果的科学性和客观性。 3. 支持多场景应用: 构建灵活的考评框架，使其能够适应不同领 域（如自然语言处理、计算机视觉等）和不同规模的数据集， 满足多样化的业务需求。 4. 提高系统可扩展性: 采用模块化设计，支持随业务增长进行功 能扩展和性能优化，确保系统能够长期稳定运行。 系统建设中的关 键环节。通过科学合理的设计，能够有效提升系统的数据处理能力 和数据质量，为后续的模型训练与考评奠定坚实基础。 2.1.2 模型训练需求 在模型训练需求方面，系统需要具备高效、灵活且可扩展的模 型训练能力，以满足不同场景下的训练需求。首先，系统应支持多 种主流机器学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 和 Keras，确保 用户能够根据具体任务选择最合适的框架。其次，系统需提供分布 等），便于后续部署到不同平 台。系统还应提供模型轻量化工具，如模型剪枝、量化等，帮助用 户在保证模型性能的前提下降低计算和存储开销。 综上所述，模型训练需求涵盖了从数据预处理到模型导出的完 整流程，系统需提供高效、灵活且可扩展的工具和功能，确保用户 能够顺利完成模型训练任务。 2.1.3 考评需求 在人工智能数据训练考评系统的功能性需求中，考评需求是核 心组成部分之一。考评需求的主要目标是确保系统能够高效、准确

、 Faiss/Flat等向量化算法进行分布式改造，使其能够在多个计算节点上并行运行。通过数据分 片和任务分配，充分利用集群的计算资源，提高处理大规模向量数据的能力。这需要云计算 基础设施提供灵活的适配和资源编排能力，以及严格的资源隔离与共享保障。 利用硬件加速提升数据预处理和AI推理效率：在处理器内部增加专用硬件加速单元和专用指 令集，提升数据清洗、加密与传输效率。对于视觉模型、视频处理、数据库模糊检查询等任 g�i 允许用户调整 CPU 核心数量与时钟频率，以满足特定计算需求 , 例如可以从 120 核改配 到 96 核，以提高单核性能。在线主频变配 + 芯粒化架构缓解资源紧张问题，一台服务器可实现 灵活多档配置，无需重新调度到其他机器或可用区，用户无需担心可用区内新实例资源不足的 问题 。对于运行 7x�� 的云原生业务和关键服务系统，可持续提供 SLA，业务连续性更强，无需 “停机换车”。 AT 还采用了 plugin 的方式，灵活 适配 OpenSSL，让众多使用 OpenSSL 的客户能无缝切换到使用 QAT，轻松启用硬件加速能力。 eRDMA 网络技术：通过弹性远程直接内存访问，端到端网络延迟低至 8 微秒，较传统 VPC 降 低三分之二，有效支持大规模组网和高弹性需求。依托于 CIPU 架构，ECS g�i 实现了网络资源 的灵活调配优化，满足各种高并发、低延迟的网络需求。

能体通过分析历史 对话数据学习如何更有效地解决客户问题，并在此基础上不断优化 其响应策略。 此外，我们还注重智能体的可扩展性和模块化设计。通过将其 核心功能模块化，我们可以根据不同的商务需求灵活组合和配置， 实现快速定制化开发。这不仅提高了开发效率，还降低了维护成 本。最后，我们强调数据安全和隐私保护，在智能体的设计和开发 过程中，严格遵循相关法律法规，确保用户数据的安全性和隐私 AI 智能体处理敏感数据时，必须确保数据的保密性和合规性，以避 免潜在的法律风险。 针对这些挑战，商务 AI 智能体应用服务方案在设计时充分考 虑了企业的实际需求和痛点。通过模块化设计和灵活的部署方式， 企业可以根据自身的业务需求和技术能力，逐步实现 AI 技术的应 用。同时，方案还提供了全面的数据安全措施，包括数据加密、访 问控制和合规审计，以确保企业在使用 AI 智能体时的数据安全。 户基础，推出了多功能的商务 AI 解决方案，覆盖面广且技术成熟。 专业 AI 公司如 OpenAI 和 DeepMind，以其前沿的 AI 技术和创新 能力，专注于高精度和高定制化的商务智能体服务。初创企业则凭 借其灵活的经营模式和快速的迭代能力，在特定垂直市场中寻找突 破点，提供差异化服务。 市场份额分布方面，技术巨头占据了主导地位，占据了约 60%的市场份额，专业 AI 公司和初创企业分别占据了 20%和

国有大行服务下沉 国有大型银行通过下沉服务覆盖更多区域，加剧了中小银行的获客难度，迫使后者加快数 字化转型步伐。 新金融业态冲击 客户需求升级 互联网金融、金融科技公司等新兴业态迅速崛起，凭借灵活的数字化服务模式抢占传统银 行市场份额。 客户对数字化服务的需求日益增长，期望获得更便捷、高效、个性化的金融服务体验，推 动银行必须转型以满足市场需求。 1 2 3 大模型技术为金融业带来前 提供 清晰的方向和路径。 • 支持资源优化配置，提升运营效率，降低转型成本。 构建全能力地图 02 银行数字化转型现状与痛 点分析 传统银行系统多采用集中式架构，模块化程度低，导致系统灵活性不足，难以快速响应市场需 求和业务变化。 传统银行系统架构局限性分析 技术架构老化 现有架构难以支持高并发和大规模数据处理，无法满足日益增长的线上业务需求，限制了银行 的业务拓展能力。 大模型通过自然语言处理和机器学 习技术，自动解析业务需求，生成 业务模型，减少人工干预，提升建 模效率。 大模型能够根据不同业务场景，动 态调整业务模型，支持个性化业务 需求，提升业务灵活性和适应性。 大模型能够基于历史数据和实时数 据，自动优化业务模型，识别潜在 的业务瓶颈和优化点，提升业务运 营效率。 大模型通过构建业务知识图谱，将 业务实体、关系和规则进行结构化 表示，支持业务模型的深度分析和

破了传统人工智能（AI）技 术界限，实现了信息处理能力的全面升级；视频生成模型的显著进步，更是让创意与想象 在数字世界中自由翱翔；而混合专家系统（MoE）架构的广泛应用，则进一步提升了模型的 灵活性与效率。此外，开源模型的不断涌现，不仅加速了技术的普及与应用，也为全球开发 者共同推动AI技术的进步搭建了广阔的舞台。 1.引言 1.1 大模型技术近一年的发展演变 资料来源：集微咨询（JW 更为重要 的是，OmniCorpus在数据质量上同样出色，它不仅覆盖了广泛的英语及非英语网站，还 纳入了视频平台的内容，确保了数据内容的全面性与丰富性。此外，OmniCorpus还具备 高度的灵活性，能够轻松转换为纯文本语料库或图像文本对的形式，以满足不同领域研究 与应用的多元化需求。 1.1.2 算力：单芯片算力达新高，国产化初具规模 �� （3）量子计算的探索 虽然量子计算在 计 算领域取得了一些初步的成果，展示了量子计算机在特定算法上超越传统计算机的潜力。 （4）云计算资源的扩展 云计算平台如AWS、Azure和Google Cloud不断扩展其计算资源，提供了更灵活、更 强大的计算服务。这些平台的支持使得研究人员和企业能够更容易地访问到高性能的计 算资源，加速了大模型的研发和应用。云计算的弹性扩展能力也使得资源的利用更加高效， 降低了研发成本。例如，AWS推出的基于Blackwell

大模型的信誉评估与监督，以确保算法的透明性与 公正性。  进行算法模型的定期更新与优化，提升其对新兴安全威胁的应 对能力。 通过以上措施的实施，公共安全能够更好地利用 AI 大模型的 潜力，形成一种快速、灵活且智能的安全管理模式，为社会公众提 供更安全的生活环境。 1.3 文章目的 本文旨在探索在公共安全领域中引入 AI 大模型的必要性和可 行性，尤其通过视频智能挖掘技术来增强安全事件的监测、分析和 云端服务：支持云端服务模式，便于资源的动态分配和 扩展，用户可根据需要选择合适的服务。 4. 技术架构需求 系统的技术架构应具备以下特点： o 模块化设计：系统应采用模块化设计思想，各模块之间 能够独立更新和维护，提高系统的灵活性和可维护性。 o 集成性：能够与现有的公共安全系统（如警务平台、应 急管理平台等）实现数据交互和集成，提高事件处理的 效率。 o 支持多种 AI 模型：系统应支持多种 AI 模型，同时具备 帧/秒的设备。  适应性：能够在低光环境和强光环境下正常工作，具备夜视和 HDR 功能。  存储方式：支持实时存储和云存储，便于远程访问和数据备 份。 其次，视频数据采集系统应具备区域和角度的灵活性，以便满 足不同场景需求。系统需要搭建视频监控网络，覆盖公共场所、重 点区域甚至流动监控。为了实现这一目标，采集设备的布置应符合 以下原则：  覆盖范围：确保采集设备能覆盖所有危险区域和人流密集的场

力满足客流需 求。这种灵活调度的方式可以有效减少乘客的等待时间，提高乘客 的出行满意度。 同时，为了进一步提升预测的准确性，持续对模型进行更新和 优化也是至关重要的。可以通过实时监测客流情况，修正模型参 数，使得模型能够适应日常变化和突发情况。 通过集成 AI 大模型的预测结果到城市轨道交通的调度系统 中，不仅能够提升客流预测的准确性，还能够实现车次安排的灵活 调整，从而增强整体交通运输体系的韧性和效率。这一方案能够帮 细探讨适用于城市轨道交通行业的 AI 大模型架构设计，从数据输 入、处理模块，到输出决策的整个流程进行详细分析。 首先，针对城市轨道交通的特点，模型架构应采用模块化设 计，以方便不同应用场景的灵活组合。系统可以分为几个主要模 块，包括数据采集、数据预处理、特征提取、模型训练、决策输出 以及反馈机制。 数据采集模块负责收集轨道交通系统内外的各种信息，包括但 不限于列车运行数据、客流量、天气状况、设备状态等。这些数据 最终，我们可以把整个模型架构设计展示如下： 这样的架构设计不仅具备灵活性和扩展性，同时还有助于日后 模型的优化与升级。通过不断的反馈与改进，模型能够适应城市轨 道交通行业的变化，实现智能化、自动化的管理。 在总结上述内容时，模型架构设计需关注以下几点要素：  模块化设计，以应对不同应用场景  充分利用历史数据和实时数据  灵活选择模型，以达到最佳表现  建立反馈机制，实现模型自我进化