模型在银行系统中的部署仍面临诸多挑战，包括数据安全、模型性 能优化、系统集成和合规性等问题。 为应对这些挑战，本项目旨在设计一种切实可行的 Deepseek 大模型部署方案，确保其能够在银行环境中高效、稳定、安全地运 行。该方案将结合银行的实际业务需求和技术架构，从以下几个方 面展开：首先，明确大模型在银行系统中的核心应用场景，包括但 不限于客户服务、风险管理和运营优化；其次，设计高可用、高性 能的模型部署架构，确保系统能够支持大规模并发请求；再次，制 定严格的数据安全和隐私保护策略，确保符合金融行业的监管要 求；最后，通过持续的性能监控和优化，保障大模型在实际运行中 的稳定性和效率。 在项目启动前，我们已对多家银行的业务需求和技术现状进行 了深入调研，总结出以下关键问题： - 客户服务场景中，传统客服 系统的响应速度和准确性不足，导致客户满意度下降； - 风险管理 景将更加广阔。本项目不仅着眼于当前的业务需求，还将为银行构 建一个可扩展、可持续发展的智能化平台，助力其在激烈的市场竞 争中保持领先地位。 1.2 项目目标 本项目的主要目标是将 Deepseek 大模型高效、稳定地部署到 银行系统中，以提升其在金融服务领域的智能化水平。具体目标包 括以下几个方面： 首先，通过 Deepseek 大模型实现对银行海量数据的智能分析 与挖掘，提升数据处理效率，降低人工干预成本。模型将能够自动

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。 5. 降低运维成本: 通过自动化部署和监控机制，减少人工干预， 降低系统运维成本，同时提升系统的可靠性和可维护性。 为实现上述目标，系统将采用以下技术架构： - 数据处理模块: 集成 功能的实 现，系统能够全面满足人工智能数据训练过程中的考评需求，为模 型优化提供强有力的支持。 2.2 非功能性需求 在人工智能数据训练考评系统的设计中，非功能性需求是确保 系统能够高效、稳定、安全运行的关键要素。首先，系统应具备高 可用性，确保在 7×24 小时的全天候运行中，故障恢复时间 （MTTR）不超过 30 分钟，系统可用性达到 99.9%以上。为此，需 采用分布式架构和负载均衡技术，避免单点故障的发生。 应支持主流服务器品牌和型号；软件方面，应兼容 Windows、Linux 等主流操作系统。在云环境部署时，系统应支持 公有云、私有云和混合云等多种部署模式，确保在不同环境下均能 稳定运行。 2.2.1 性能需求 为确保人工智能数据训练考评系统在实际应用中能够高效稳定 运行，系统性能需求需得到充分满足。首先，系统应具备高并发处 理能力，支持至少 1000 个并发用户同时进行数据训练与考评操 作，并在峰值情况下保持响应时间不超过

或自动化操作的形式反馈给用户或系统。 为了确保方案的实际应用效果，项目团队将采用迭代开发模 式，结合敏捷管理方法，分阶段实现功能模块的交付与优化。每个 阶段都会进行严格的测试与验证，确保智能体在不同场景下的稳定 性和可靠性。此外，方案还将提供详细的技术文档和培训支持，帮 助企业快速掌握智能体的部署与运维技能。 在成本与收益方面，方案的经济效益主要体现在以下几个方 面： - 通过自动化处理与智能决策，大幅减少人力成本与操作失 企业业务场景，明确智能体的功能需求与性能指标； 2. 系统设计 与开发：基于需求分析结果，完成智能体的整体架构设计与功能开 发； 3. 测试与优化：通过功能测试、性能测试和用户体验测试， 确保智能体的稳定性与高效性； 4. 部署与集成：将智能体集成到 企业现有系统中，完成数据对接与功能验证； 5. 运维与支持：提 供长期的技术支持与系统优化服务，确保智能体的持续高效运行。 通过上述方案的实施，DeepSeek 多模态数据（包括文本、图像、音频等）下的精确感知与理解能 力；其次，优化智能体在不同业务场景中的决策逻辑，使其能够快 速适应复杂环境；最后，开发高效的资源调度机制，确保智能体在 低延迟与高并发环境下的稳定运行。 为实现上述目标，项目将分为三个阶段推进： - 第一阶段：完成智能体基础框架的搭建，包括数据采集、预处理 模块以及核心算法的初步实现，确保智能体具备基本的多模态数据 处理能力。 -

率。例如，通过分析用户的购买历史和偏好，智能体能够推荐最合 适的产品或服务，从而提高转化率。 为了确保智能体的高质量服务，我们实施了严格的质量控制流 程。在开发阶段，每个功能模块都需经过单元测试、集成测试和系 统测试，确保其稳定性和可靠性。同时，我们采用了持续集成和持 续部署（CI/CD）的实践，以便于快速发现并修复问题，减少生产 环境中的错误率。 在智能体的训练和优化方面，我们采用了深度学习与强化学习 相结合的方 技术创新、用户体验、服务质量和成本效益等方面不断优化，以在 激烈的市场竞争中脱颖而出。 4. 技术架构设计 在商务 AI 智能体应用服务方案的技术架构设计中，采用分层 架构模式，以确保系统的可扩展性、稳定性和易维护性。整个技术 架构分为数据层、算法层、服务层和应用层四个主要部分，各层之 间通过标准化的接口进行通信和交互。 数据层负责存储和管理所有与业务相关的数据，包括结构化数 据（如客户信息 RESTful API 或 GraphQL 与服务层进行数据交互。为提高用户体验，应用层 引入自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）技术，实现智能化 的用户交互和内容理解。 为保障整个技术架构的稳定性和可维护性，系统采用全面的监 控与日志管理机制（如 Prometheus、ELK Stack），并通过 DevOps 工具链（如 Jenkins、GitLab CI/CD）实现自动化部署和

挑战：企业多元业务需求与海量AI数据的冲击 02 2.1 在线业务面临性能与效率的极限挑战 �.� AI数据处理与计算协同的复杂度激增 2.3 国际化进程中的全球布局、合规与质量一致性难题 2.4 安全、稳定与成本的多元保障要求 解决方案 03 3.1 打造极致性能体验，为传统计算业务打开新空间 3.2 技术和架构创新，提升AI时代的向量数据处理和协同计算效率 3.3 强化硬件安全设计，持续增强安全保障能力 将是客户的关键优先事项，为垂直特定数据类型提供量身定制的云服务将创造有利的竞争优势。 云提供商须为跨行业数据采集、存储和计算需求的大幅增长做好准备。 在AI高速发展和在线业务快速膨胀的时代，企业用户对云基础设施的性能、成本、稳定性、安全 性等方面提出了全新的要求。为适应企业创新、降本增效以及业务出海等需要，云服务商不断通 过协同创新升级全栈服务品质，同时也利用自身融合发展的经验优势，助力企业积极开展国际化 布局。 �� 2.4 安全、稳定与成本的多元保障要求 云计算的安全性与稳定性直接影响用户信任度，任何数据泄露或业务中断均可能导致灾难性后果。 数据安全性⸺信任与合规的双重考验：云计算的多租户架构和分布式存储特性增加了数据 被跨域非法访问的风险，在金融、医疗、零售等场景中，数据泄露可能引发灾难性后果。此 外，跨境数据传输需满足各国严格的法规要求，稍有不慎便可能面临巨大的风险。 应用稳定性⸺AI与线上业

BERT、GPT 等）的微调，并结合迁 移学习、多任务学习等策略，提升模型的泛化能力和应用效果。此 外，项目还将设计并实现一套高效的计算资源调度系统，以支持大 规模分布式训练，确保模型训练的效率和稳定性。项目的最终目标 是为企业或研究机构提供一套完整的知识库与 AI 大模型解决方 案，支持其在智能问答、语义理解、图像识别等领域的应用需求。 为明确项目边界，以下列出不在本项目范围内的事项： Boosting，通过组合多个模型来提高预测的准确 率和稳定性。此外，模型的调参也是一个不可或缺的环节，通过调 整网络层数、神经元数量等参数，找到最优的模型配置。 最后，模型的部署和监控是确保模型在实际应用中有效运行的 重要步骤。部署时需要考虑模型的压缩和加速，以适应不同的应用 场景。监控则是在模型投入使用后，持续跟踪其性能，及时发现并 解决问题，确保模型的长期稳定运行。 通过上述步骤，可以设计出一个全面而有效的 求。 总结而言，模型选择与架构设计是一个系统化的过程，需要综 合考虑任务需求、数据特性、计算资源以及模型性能。通过合理的 模型选择、定制化架构设计、优化策略以及严格的评估验证，能够 构建出高效、稳定且可扩展的 AI 大模型，为实际应用提供强有力 的支持。 3.1.1 模型类型选择 在模型类型选择阶段，首先需要明确业务需求和技术目标。基 于知识库数据处理的特点，AI 大模型的选择应重点考虑模型的通用

步印证了其在人员流动中的重要性。相比于公路和航空运输，铁路 运输在能耗和成本上往往表现更为优越，为全面提升国家的运输效 率做出了重要贡献。 铁路运输的重要性还体现在其安全、环保的特性上。铁路作为 固定轨道交通，具有较高的行驶稳定性及安全性，事故发生的概率 较低。此外，铁路运输相较于公路交通能够有效降低碳排放，有助 于实现可持续发展目标。根据相关研究，铁路运输每运输一吨货物 所产生的碳排放量仅为公路运输的五分之一，这无疑为应对全球气 险，因为任何潜在的隐患在被发现之前都可能导致严重后果。 此外，由于缺乏足够的标准化和系统化，铁路管理人员在培训 和移交工作时常常面临困扰。人员素质的差异、经验的差异等都直 接影响了管理工作的连续性和稳定性。 面对以上不足，现有的铁路管理模式急需进行全面的升级与改 善，以提升整体的安全性和效率。引入三维实景 AI 大模型技术， 将有助于解决这些短板，实现信息化、智能化管理，提升铁路管理 的科 数据清洗、特征提取模块 清洗和转换数据，为模型训练做好准备 模型推理层 AI 模型管理和推理模块 执行 AI 推理，生成决策信息 应用层 用户接口、报告生成模块 提供用户交互，展示分析结果 以上架构设计将实现高效、稳定、智能的铁路沿线三维 AI 大 模型应用，提升铁路安全监测、运营管理和服务水平，实现智能化 的铁路管理模式。通过不断优化各层次的能力，系统将具备应对复 杂情况和大规模数据处理的能力，充分发挥 AI

查询与检索功能：用户可以根据时间、地点、事件类型等条件 快速检索历史视频数据。  分析报告生成：系统能够自动生成事件分析报告，方便用户对 事件进行后续跟踪和处理。 最后，系统管理与维护功能确保系统的长期稳定运行。这一功 能包括用户权限管理、系统日志记录、故障检测与恢复、数据备份 与恢复等。系统需要提供多级用户权限，确保只有授权用户能够访 问和操作敏感数据。 在具体实现上，以下表格总结了功能需求的优先级以及技术要 使用户能够轻松进行设置和操作。  数据安全性：确保视频数据在传输和存储过程中的加密，防止 黑客攻击和未授权访问。  维护和更新：系统应具备自动检查和更新功能，以保证软件和 硬件的稳定性与安全性。 通过这些功能需求的实现，将有助于搭建一套高效、稳定且安 全的视频数据采集系统，为公共安全提供强有力的技术支持。 2.1.2 数据存储与管理 在公共安全领域，AI 大模型视频智能挖掘的有效实施依赖于高 效而可靠 天 定期归档 事件相关视频数据 1 年 自动化清理和归档 分析结果 3 年 存储与加密 通过建立一个高效、结构化、安全的数据存储与管理体系，AI 大模型在公共安全视频智能挖掘中的应用将变得更加稳定与可靠， 为应对多种公共安全事件提供重要的数据支持和分析依据。 2.1.3 实时处理与分析 在公共安全领域，实时处理与分析是确保系统有效性的关键要 素。通过将 AI 大模型应用于视频智能挖掘，系统能够对来自监控

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 镜像制作：基于 jupyter 的高效自定义镜像制作工具 训练指标监控：丰富的指标监控及告警，覆盖网络及 GPU 算力 内置训练加速：全新升级 Angel 一键多副本，快速线性扩缩容 持续升级推理加速，降本增效 故障多，无法长时间稳定运行 规模扩大，人 / 物料管理难度高 开源资源分散，准备周期长 解决技术问题，体验效果滞后 工具链易上手，快速验证效果 统一资源纳管，灵活腾挪算力 故障感知修复 + 监控，高可 用 细致的资源级权限管控 稳定期 痛点 稳定期 痛点 探索期 痛点 根据业务量探索资源用量 机型差异大，选型难 望通过多款原子能力组建专属服务。 • 可结合文档解析、拆分、 embedding 、多轮改写 等服务进行组装，定制企业专属 AI 业务。 主要优势 : • API 服务更稳定、安全、易用；满足大批量使用， 可以弹性扩容满足客户需求；支持购买专属并 发； • 限时免费试用（ 2025 年 2 月 25 日 23:59:59 前）； •

实时数据分析：DeepSeek 支持对大规模实时数据的快速处理 和分析，确保银行能够及时响应市场变化。  自适应学习：DeepSeek 具备强大的自适应学习能力，能够根 据新数据不断优化模型性能，确保其在复杂金融环境中的稳定 性。  多模态数据处理：DeepSeek 不仅能够处理结构化数据，还能 高效分析非结构化数据（如文本、图像等），为金融服务提供 更全面的支持。 此外，DeepSeek 技术还具备高度的可扩展性和灵活性，能够 数据收集与整合：从内部和外部数据源获 取客户相关信息。 2. 数据预处理：清洗、归一化和特征工程，确 保数据质量。 3. 模型训练与验证：利用历史数据进行模型训练， 并通过交叉验证确保模型的稳定性。 4. 风险评估与预测：应用训 练好的模型，对客户的信用风险进行评估和预测。 5. 结果输出与 应用：生成信用评分和风险评估报告，供银行决策使用。 通过上述流程，DeepSeek 平台能够显著提升银行在信用风险 好等金融属性，细化客户群体。 一个典型的客户细分模型可以将客户分为以下几类： - 高净值 客户：资产规模大、投资需求多样化，对高端理财服务和专属顾问 服务有较高需求。 - 年轻白领：收入稳定但资产积累较少，偏好便 捷的移动金融服务和短期理财产品。 - 小微企业主：现金流需求 大，对贷款和资金周转服务有较高依赖性。 - 老年客户：风险承受 能力较低，倾向于稳健的储蓄产品和退休规划服务。