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 独享 GPU 算力集群 私有 API 服务调用 高并发、高可用 企业级鉴权流控 算力投入持续降低 DeepSeek 全系 列 R1 、 V3 满血版 R1-Distill-Llama-70B 高准确的复杂文档解析、切分能力 基于 OCR 大模型，打造的解析引擎，突破图文混排版面分析、 复杂表格识别等文档解析技术瓶颈，支持超过 20 类文档类型。 业界首个支持 200MB 以上超大文档 vs. 业内普遍 100MB 内 丰富的文档类型，超过 26 类 vs. 业内普遍 10 类以内 支持图文混排（多列排版）版面分析 、图文表 / 公式 / 页眉等元素识别 识别精度高、图片元素不丢失 复杂文档解析、切分、检索、推理、生成准确率保持领先 高准确的综合检索能力 上线基于 LLM 的 embedding 模型，多文档信息召回率从 85% 提升到 92% ；混合检索 +Text2SQL 能力，提升超大表格单表 检索及跨表检索准确率， SQL 执行准确率 80%+ Query “ 非智能且在售，并且一级分类是 天棚灯的产品包含哪些 ” 通过 SQL 检索表格信 息 腾讯云 RAG+DeepSeek

MySQL、PostgreSQL、Redis）中，大量查询操作涉及对小数据块的随机访问。 更大的 L� 缓存意味着这些热数据可以更大概率“命中”缓存而不用落到主内存，减少访问延 迟。在单核查询时，可以直接从超大共享 L� 中抓取数据，避免等待 DRAM，显著加速 QPS（每秒 查询数）和响应时间，降低访问延迟。比起“小 L� + 多核”的设计，至强 ® 6 的“大 L� + 强核”架 构，能显著降低 P�� 6 处理器 ，软硬协 同优化，助力小鹏提升数据预处理效率，显著降低算力成本： 性能与性价比提升：相比第八代实例，ECS g�i单核算力最大提升20%，通过3.6 GHz全核睿频， ���MB 超大 L� 缓存，可保障高并发场景流畅响应。采用原生硬件加密 QAT 技术，集成 SSL/TLS 加密、压缩 / 解压缩加速引擎，可从 CPU 卸载计算密集型对称和非对称加密以及数据 压缩 / 解压缩操作，释放 处理器的 ECS g�i 实例构建高性能游戏 架构，结合阿里云全栈云服务实现端到端优化： 高性能计算底座：ECS g�i 单核算力最大提升 20%，搭配 3.6G Hz 全核睿频与 504MB 超大 L� 缓存通过 “飞天”云操作系统的智能调度，实现跨可用区算力负载均衡，确保团战场景下逻辑处 理延迟缩小，消除操作卡顿。 弹性扩展体系：基于阿里云弹性伸缩，实时监测 CPU 利用率、开服峰值期快速扩展，资源部署

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 中，如分布式文件系统或云存储服务，以便快速读取和训练。 为提升训练效率，可采用分布式训练策略。数据并行、模型并 行和混合并行是常用的分布式训练方法。数据并行通过将数据分片 到多个设备进行同步计算，适合大规模数据集；模型并行将模型参 数分布到多个设备，适合超大规模模型；混合并行则结合两者优 势，进一步提升训练效率。此外，使用高效的通信库如 NCCL 或 Gloo 可优化设备间数据传输，减少通信开销。 最后，模型训练完成后，需进行全面的测试和验证。测试集用

通过降低客户获取保险服务的门槛，创造良好的客户、员工和分销商体验。公司已经将技 术战略与业务战略紧密结合，以简单、一致的方式深入各个市场。 云基础设施与AI模型：富卫集团与亚马逊云科技（AWS）和微软（Azure）等超大规模云 服务商合作，将其核心业务应用程序托管在云基础设施上。为了降低被单一云服务商锁定 的风险，富卫集团采取了多云战略，将工作负载在Azure和AWS之间均等分配。公司已经部 署了近200个AI模型，涵盖600多个用例。