基于 DeepSeek AI 大模型量化交易可信 数据空间 设 计 方 案 目 录 1.1 研究背景与意义.............................................................................................................7 1.2 AI 量化交易的发展现状.......... ........................12 2. AI 量化交易概述...................................................................................................................15 2.1 量化交易的定义与特点........................... .........................17 2.2 AI 在量化交易中的应用................................................................................................20 2.3 传统量化交易与 AI 量化交易的对比.................................

.....................................................................................17 4.3.5 部署非量化模型.............................................................................................18 5 卡， 部署也存在一定的风险。为此，在个人使用时，很多会将这类模型进行进一 步量 化，以缩减模型大小，ollama 官方拉取的 DeepSeek 模型即是通过 4bit 量化后 的 模型。 这里需要注意：无论是模型蒸馏还是量化，都会或多或少降低模型的能力。 3. DeepSeek 审计能力 （一）数据采集与预处理 DeepSeek 支持多种数据源的接入，包括财务系统、ERP 系统和数据库 己电脑内存大小 尝 试 14b 或者 32b 的模型。 4.3.5 部署非量化模型 另外，如果想部署未量化版本的 DeepSeek 或者原始版本的 DeepSeek，可 以 “ 进入网站 https://hf-mirror.com/”，选择对应版本的模型，按照其指南依次进行 部署。下面以 32B 未量化版本为例，说明该过程。 进入模型所对应的页面： https://hf-mirror

........................................................................................130 9.2.1 量化压缩技术............................................................................................... WER 降至 1.8%（信噪比 15dB 环境测试数据） - 实时生成带时间戳的多语种字幕（支持 12 种语言同步输出） 系统优化特性 指标 基准值 优化方案 响应延迟 800ms 动态量化技术降至 210ms 并发处理 50 请求/秒 模型蒸馏后提升至 300 请求/秒 内存占用 32GB 参数共享架构压缩至 8GB 知识更新机制 采用增量学习框架实现每周知识库更新，在科 方案目标与预期效果 本项目旨在通过 DeepSeek 大模型构建智能语音讲解公共服务 平台，实现传统导览服务的智能化升级。方案的核心目标是通过多 模态交互技术提升公共服务场景的信息传达效率与用户体验，具体 量化指标包括语音讲解准确率达到 98%以上，响应延迟控制在 800 毫秒内，系统日均服务容量不低于 10 万次请求。 关键技术目标分解如下： | 维度 | 技术指标 | 测量方式

观安信息-基于大模型的数据分类分级引擎 方案概况 方案优势和用户价值 方案优势与特点： （1）多模态数据构建体系：首创“人工+模型”双引擎数据生成范式。 （2）轻量化专家模型架构：领域适配微调使训练速度明显提升；轻量化参数压缩 显存占用显著降低；适配CPU，GPU，国产NPU等不同计算资源。 （3）对抗鲁棒性增强机制：设计输入层，语义层，训练层三级对抗防御体系。 方案介绍： 对数据完成分类分级及原因分析。检出率超过90%+，100%提供字段分类决策依据，整 体准确性超过90%，其中在个人敏感信息字段模型准确识别准确率达98.7%。支持多模 态图片、文档处理，灵活配置行业规则，轻量化部署。 方案示意图/拓扑图： （1）构建可信决策体系：提高分类分级检出率，准确率，引入大模型根因分析 机制，理清责任归属问题。 （2）动态适配监管要求：能够动态适配各地不同的监管要求，适配不同行业分 云上应用防护 4、 API风险防护能力提升 5、 老旧业务风险治理 1、 对多样化应用的兼用适配能力 2、 防护效果和性能占用的平衡机制 3、 业务无感知的批量注入实现 4、 轻量化设计对业务影响的控制 5、 研判精准性与误报率控制能力 应用层0Day漏洞自免疫 通过实时行为监测，在未知漏洞利用阶段实现攻击拦截， 有效应对0Day漏洞威胁。 内存马注入攻击防护及应急查杀

基 础的智能客服、内容生成、基础数据分析等非核心业务领域；央企通过小规模试点验证 技术可行性，通常项目投入规模普遍不高，且尚未形成统一的战略规划和组织保障，也 暴露出数据孤岛严重、业务价值难以量化、技术人才储备不足等瓶颈问题。 第二阶段：规模化平台化（2022-2025 年）：自主突破与系统建设期 • 这一阶段，央企已经开始系统性地布局 AI 大模型技术，在应用场景上也逐渐渗透到智能 年度预算大幅提升，且国产化替代成为央企的明确要求。 第三阶段：全面推进（2025 年至今）：是生态构建与价值深挖期。 • 当前阶段，AI 大模型应用已成为央企数智化转型的核心建设内容，政府在政策层面提出 明确的量化指标，将 AI 纳入央企的考核体系；技术日趋成熟，应用深度显著提升，央企 开始重构业务流程、变革运营模式、甚至催生新的商业模式；企业从单纯技术应用向体 系建设与能力优化转变，各央企依据自身特点形成差异化应用路径，部分应用高的行业 基础业务数智化，同步完成人才与 软硬件适配；25%央企已进入到核心生产业务智能化阶段，将 AI 渗透至生产核心场景，通 过数据中台支撑效能提升；而 10%的央企已经处于产业链协同赋能期，会输出轻量化工具 并培训中小企业，推动技术外溢与政策红利落地。 图表 9 AI 赋能央企数智化转型落地阶段 阶段 核心特征 央企关键动作 不同阶段 央企占比 基础筹备 阶段 完成组织、数据、流

...................................................................................101 6.2.1 模型压缩与量化..........................................................................103 6.2.2 分布式推理优化....... 技术需求 1. 模型适配性： - 领域微调：需在金融语料库（涵盖监管文件、产品手册、历史工 单）上完成增量训练，确保专业术语（如 LPR、CDS）的解析准确 率 ≥98 %。 - 轻量化部署：模型参数量需压缩至原版的 30%以内，支持在国 产 化 GPU（ 如昇腾 910B） 上运行，推理显存占用不超过 8GB。 2. 系统集成要求： | 集成对象 | 协议/ 决策支持类场景：如贷款审批，模型 AUC 需≥0.9。 技术实现上需通过以下措施保障：  流式处理架构：采用 Kafka 或Flink 实现事件驱动，确保数 据从接入到推理的全链路延迟可控。  模型优化：通过量化压缩、缓存热点数据降低推理耗时，同 时定期用生产数据回测验证模型漂移。  容错机制：部署双活集群与降级策略，在系统超时或异常时 自动切换至规则引擎，保证服务连续性。 实际落地中需平衡实时与准确性的冲突。例如，在实时反洗钱

素养提升工 程 1 、智才筑基—— AI 素养提升工 程 图片来源互联网 1 、智才筑基—— AI 素养提升工 程 样例数据 模型规模 显存需求（推理） 显存需求（训练） 推荐 GPU 数量 量化技术支持 7B 10-16GB 24-32GB 1-2 FP16/INT8 13B 20-24GB 48-64GB 2-4 FP16/INT4 32B+ 40GB+ 80GB+ 4+ FP8/QLoRA 大模型时，算力配置需根据模型规模（参数量） 、应用场 景 （推理 / 训练） 、并发需求及性能目标综合规划。 模型规模与硬件需求关系 2 、算力赋能—— 基础设施升 级 注：显存需求基于 FP32 精度，使用量化技术（如 FP16/INT8 ）可降低显存占用 30- 50% 。 核心硬件 推荐部署 说明 GPU NVIDIA A100 80GB / H100 80GB 大显存 、 高带宽， 支持 NVLink 成本低 多模态、 中文理解、 开源生 态 轻量化、垂直领域适配 适用场景 政务审批 、 灾害预警 、 矿 产 勘探 矿业分析、水环境监测、空 间规划 政策问答 、 数据核验 、 报 告生成 硬件需求 中等（支持 CPU/GPU 部署） 较高（需多卡 GPU ，尤其 72B 版本） 低（轻量化，支持边缘设 备） 开源支持 完全开源 ，支持商用

负载”的特点，协作机器人更多地追求轻量化、柔性、快速部署及安全协作性，在工业场景中展现了巨大的潜力，不仅 提高了生产效率和安全性，还促进了产业升级和工作环境的改善。 协作机器人在设计上强调安全性，通常配备有先进的传感器、力控技术以及紧急停止机制，能够感知周围环境和人 类工作者的存在，从而在发生接触时立即减速或停止，减少伤害风险。这一点使得它们可以直接在无防护栏的生产环 境中与人并肩工作。 协作机器人由于其轻量化设计和 协作机器人市场概况分析 第一节 全球协作机器人市场发展分析 在工业自动化技术日趋成熟的当下，制造业对生产自动化升级与人机协同作业的诉求持续增强，与此同时，对机器 人在安全性能、部署便捷性、结构轻量化及运行稳定性等维度的标准也不断提高。在此趋势下，越来越多制造企业正 通过引入协作机器人，精准适配生产流程中对柔性化生产的高规格需求，推动生产模式向更灵活、高效的方向转型。 GGII 数据显示，2024 应用场景，与人类更加紧密、安全地协作： 轻量化设计：轻量化设计降低了机器人对操作人员的潜在伤害风险，使得协作机器人在商用和家庭等非工业场景中 更加易于部署、操作和维护，减少了对工作环境的改造需求，降低了总体成本，促进了协作机器人技术在更广泛领域 的商业化应用。 模块化和集成化设计：现代协作机器人采用了高度模块化设计，将机器人分解成多个独立的轻量化模块，允许用户 根据不同的任务需求快速更换

在运营效率方面，预计首年部署期内可实现门诊流程耗时缩减 40%，具体表现为智能分诊系统将患者等待时间从平均 28 分钟压 缩至 17 分钟，并通过检查报告自动生成功能降低医师文书工作负 荷 55%。以下为关键环节的量化效益预测： 指标维度 基线数据 目标值（12 个 月） 实现路径 影像诊断周转时 间 4.2 小时/病例 ≤2.5 小时/病例 DeepSeek-Rad 影像特征自动提 取 处方审核效率 三级要求，实现数据脱敏准确率 99.99%且审计日志全留 存。某试点医院的压力测试表明，当并发问诊量达到 1500 人次/小 时时，系统推理延迟需稳定控制在 800ms 以内，这对知识蒸馏和 模型量化提出了严苛要求。 2.1 医疗系统的痛点分析 当前医疗系统在数字化转型过程中面临多重挑战，这些痛点直 接影响服务效率与患者体验。以下从四个维度展开分析： 业务流程效率瓶颈 1. 人工挂号分诊错误率高达 合规审计 - 流量调度服务：通过加权轮询算法分配计算资源，动态 调节智能体调用优先级。 智能体引擎层构建双路推理管道，常规咨询任务走基于 DeepSeek-7B 的快速推理通道（FP16 量化，batch_size=8），复 杂诊断任务触发完整模型推理（DeepSeek-67B，动态 LoRA 适 配）。知识库采用混合检索方案： 数据层实现多级缓存策略，热数据存放于分布式内存数据库，

验难以满足中国消费者习惯，Grab作 为东南亚市占率第一的打车平台，希望服务好更多中国出境用户。” 在谈及Grab为什么会选择鸿蒙时，高级质 量工程师张苗苗表示。利用元服务的免安装、即用即走的轻量化服务，与华为一键登录、华为支付等平台能力， 能够给出境用户带来更方便快捷的出行体验。Grab元服务目前已覆盖六个东南亚国家，未来计划与鸿蒙生态的能 力进一步融合，共同推动用户价值提升。 HDC 死亡率，减少心血管疾病、高血糖、糖尿病、肿瘤的发病 率，促进睡眠质量提升，改善肥胖，同时对心理健康也产生积极影响。在此背景下，华为“活力三环”健康管理功 能应运而生。 “活力三环”旨在通过精准量化运动数据帮助用户科学达成建议活动量。“活力三环”包含当天活动的三个数据：活 动热量、锻炼时长、活动小时数。用户可以通过活力三环记录每日活动量，达成三环目标，时刻保持健康与活力。 2024年7月， 轮椅人群产生孤独、焦虑等情绪问题和心理压力。 在轮椅使用者的健康促进与康复管理领域，精准量化并促进其日常活动水平与能量消耗至关重要——这不仅是改善身 体机能，缓解心理问题，还可以实现科学运动干预，提高轮椅用户生活质量。为此，华为自研开发了“活力三环轮椅 模式”，用来对轮椅使用者的活动水平及能量消耗进行量化评估。 活力三环轮椅模式包含活动热量，锻炼时长和活动小时数，并记录轮椅推动次数。基于WHO规定的残疾人群运动指