8.3 负载测试与压力测试...........................................................................77 8.4 系统稳定性测试..................................................................................80 9. 部署与运维方案. 保数据 的准确性、完整性和一致性。  模型开发与优化：针对不同政务场景，定制开发 AI 模型，并 持续优化模型性能。  系统集成与部署：确保 AI 应用模块与现有政务平台的兼容性 和稳定性，实现平滑过渡。  用户培训与支持：为政务工作人员提供必要的培训和持续的技 术支持，确保系统的有效使用。 项目预计在 12 个月内完成初步部署，未来将逐步推广至全省 各级政务部门，构建一个全面智能化的政务服务体系。通过本项 的法律法规，并考虑伦理问题，保护用户隐私和数据安全。 基于以上需求，我们提出以下实施方案：  技术选型与测试：选择适合政务平台特点的 AI 大模型技术， 并进行严格的测试，确保技术成熟度和稳定性。  用户体验设计：设计直观、易用的用户界面，确保 AI 功能如 智能问答、智能推荐等能真正提高用户满意度。  系统集成方案：制定详细的系统集成方案，确保新技术的引入 不会干扰现有系统的正常运行，同时保证数据的安全性。

......................................................................................89 7.1.1 系统稳定性分析................................................................................................. .....................................................................................112 8.2.1 定量与定性分析................................................................................................. 可利用城市治理的历史数据进行离线训练，并通过交叉验证和误差 分析优化模型参数。在线推理阶段，需设计高效的接口层（如 RESTful API 或 gRPC），实现模型与业务系统的无缝对接。为确保 模型的实时性和稳定性，可采用容器化技术（如 Docker、Kubernetes）进行部署和管理。 系统集成是模型在实际应用中发挥作用的关键。首先，需将 DeepSeek 模型与现有城市治理系统（如智慧城市平台、城市大

平台建设应在保证质量和功能的前提下，合理控制成本，实现 资源的高效利用。通过引入云计算和开源技术，降低硬件和软 件投入，同时优化运维流程，减少长期运营成本。 10. 可靠性原则 平台需具备高可靠性和稳定性，确保 7x24 小时不间断运行。 通过冗余设计、故障自愈和灾备机制，最大限度减少系统宕机 和数据丢失的风险，保障政务办公的连续性。 通过以上基本原则的贯彻实施，政务办公大模型 AI 公共支撑 于根据业务需求进行功能扩展和定制化开发。例如，平台可以通过 插件机制或 API 网关，快速集成新的 AI 模型或数据处理工具。 在技术选型方面，平台应优先选择经过大规模验证的成熟技 术，确保系统的稳定性和可靠性。同时，平台应紧跟技术发展趋 势，逐步引入创新技术，如联邦学习、边缘计算、区块链等，以提 升平台的前瞻性和竞争力。例如，联邦学习可以在保证数据隐私的 前提下，实现跨部门、跨区域的协同建模，显著提高模型的准确性 FP16），减少显存占用，提 升训练速度。此外，训练过程采用自动化超参数优化工具（如 Optuna、Ray Tune），动态调整学习率、批量大小等参数，确保 模型收敛效果。 为保证训练过程的稳定性和可追溯性，设计了全面的监控与日 志系统。监控系统实时采集训练关键指标（如损失值、准确率、资 源利用率），并通过可视化工具（如 TensorBoard、Grafana）展 示。日志系统记录训练过程中的关键操作和异常事件，便于问题排

OS+飞腾 CPU 的国产化环境中保持 99.99%的可用 性，同时满足 2000+并发会话的稳定性测试标准。 关键性能指标可归纳如下： 需求维度 基准指标 实现路径 流程效率 简单业务时效≤4 小时 RPA 自动填表+材料智能预审 服务准确率 政策推送准确率≥90% 多源数据融合+用户行为分析 系统稳定性 国产化环境可用性 99.99% 分布式容器化部署+故障自动转移 安全合规 100%满足三级等保 险场景的模拟测试。 3.3 智能体功能设计 智能体功能设计围绕政务场景的核心需求展开，通过模块化架 构实现业务提效。系统内置多层级功能单元，采用动态路由机制实 现任务分流，确保高并发场景下的稳定性。以下为关键功能模块设 计： 政务语义理解引擎采用混合模型架构，结合 BERT 微调模型与 规则引擎，准确率可达 92.3%。针对高频政务用语建立专用词库， 包含 1.2 万条政策术语和 3 持续优化：基于用户行为分析（UBA）数据，每周更新意图识别 模型，确保政务场景准确率从 82%提升至 90%+ - 最终验收：组织专家组按照《政务信息系统验收规范》进行第三 方测评，出具安全性、稳定性、易用性三类检测报告 各阶段均设置质量门禁，未达到 DoD（Definition of Done） 标准严禁进入下一阶段。建立跨部门协同机制，每周向政务信息化 领导小组提交双周报，关键决策点需经联席会议审议。

苏州科达科技股份有限公司 卡器快速采集。 预约申请时指纹采集界面图 预约申请界面图 3.5.1.2 申请管理 系统支持对预约申请的接访记录进行管理，包括修改申请、删除申请以及 对申请记录进行定性预处理。定性分类，即预约管理员对上访人申请事由进行 定界和类别的划分。通过定界划分，判断上访人申请信息属于辖内（当前机关 管辖范围内，如举报、申诉、控告）或辖外（当前机关管辖范围外）。 | 系统支持数据统计功能，用于统计某段时间内的上访类别、性质等数据情 况。可以通过数据统计查看概况统计、上访统计和定性统计的图示情况。  概况统计，即以圆饼的形式显示当前时间段的受理上访类别比例和数目。  上访统计：即以柱状图的形式显示当前时间段的受理上访申请数和重要节 点的成功结案数目、远程接访数目。  定性统计：即显示当前时间段辖内和辖外的上访性质分布情况和数目。 | 39 Suzhou Keda Technology 苏州科达科技股份有限公司 接访数据统计界面图（概况统计） 接访数据统计界面图（上访统计） 接访数据统计界面图（定性统计） | 40 Suzhou

机森林、神经网络等多种算法，这些算法各具优势。支持向量机在 处理线性可分的高维空间数据时表现优越，而决策树则易于理解和 解释，非常适合法律文本的可解释性要求。随机森林通过集成多个 决策树，能够有效处理过拟合问题，提升模型的稳定性。神经网 络，尤其是基于 Transformer 的架构，能够捕捉复杂的语义关 系，适合处理大量的文本数据。 在推理阶段，判别模型会根据输入的特征进行分类，并输出相 应的类别标签。这一过程可以轻松集成到政府法制人员日常工作的 法制员大模型的训练奠定坚实的基础，助力 模型在法律服务及政务工作中实现高效、准确的应用。 5.2.2 超参数调整 在政务 AI 法制员大模型的训练过程中，超参数调整是至关重 要的一环。超参数不仅直接影响模型的性能，还影响训练的稳定性 和收敛速率。因此，设计一套系统的超参数调整方案，可以有效提 升模型的预训练和微调效果，进而提高其在政务服务中的实际应用 表现。 超参数调整一般可分为网格搜索和随机搜索两种基本方法。在 网 提供 便捷的操作体验。用户界面将支持网页端、移动端及 API 接口，满 足不同用户群体的需求。同时，考虑到信息的敏感性与隐私保护， 展示层需实现访问控制及数据加密。 为了确保系统的安全性与稳定性，架构还需包含系统监控与维 护模块，包括异常监测、性能分析、日志管理等功能，以便及时响 应潜在的风险和故障。 可以通过以下表格总结系统各层的主要功能： 系统层级 主要模块 功能描述 数据层

d) 应具备完善的权限管理机制，防止未经授权的访问和操作及完备的日志记录和实时监控机制， 确保系统的稳定性和安全性； e) 应具备自动或手动的故障恢复机制，确保推理服务的高可用性并采用负载均衡技术，均匀分配 请求，防止单点故障； f) 应提供定期更新和升级推理服务相关组件，确保系统的安全性和稳定性； g) 宜具备根据需求弹性扩展或缩减推理服务资源的能力，支持同时部署和管理多个政务大模型， 提高资源利用效率。 场景间的知识迁移、共享 和一致性，从而提高整体模型的性能和效率； c) 应支持使用有标签的政务相关数据对预训练模型进行微调，以适应具体的政务任务； d) 应具备容错和恢复机制，以确保训练过程的稳定性和可靠性。当发生错误或意外情况时，平台 能够自动恢复并继续训练； e) 应提供直观的可视化界面，方便用户监控和管理训练过程。用户可以通过界面查看模型的训练 曲线、性能指标等信息，并进行相应的调整和优化。 能，支持不同 角色间的在线协作，并监控和记录业务流程的执行状态，确保流程的合规性和高效性； c) 应具备平台运维能力，包括服务器、存储、网络等基础设施的部署、配置、监控和故障排除等， 确保平台的稳定性和可用性； d) 宜支持各类接入服务的运营管控能力，支持发布、审批、申请、回收等资产管理控制功能。 e) 宜支持查询平台各政务大模型服务以及各业务需求方的历史调用量； f) 宜具备平台扩展能力

........................................................................................12 3.2.2 稳定性原则................................................................................................. 在整体架构上综合考虑实用和兼顾现有设备以及未来扩展的目的， 采取了成熟、主流的产品和技术，使整个架构在一段时期内保持技 术上的先进，并具有良好的扩展潜力，以适应未来业务的发展和技 术升级的需要。 3.2.2 稳定性原则 平台采用分布式架构消除了系统的集中处理带来的核心瓶颈，各个 15 / 83 采集和输出节点分散处理，统一管理，增强系统容错能力，即使控 制服务器宕机，系统仍能够按已部署运行，确保系统即使在多种环 入 输出节点可依附信号源、显示屏地理位置分散布局，仅通过网络传 输与交换即可实现任意输入信号源在多组屏幕或显示器上的调用与 共享显示，且输入输出节点均为嵌入式纯硬件设备，无操作系统风 险，稳定性高。操作人员可在管理端实时预览到所有接入的信号源， 26 / 83 任意调取信号源到指定的显示单元上，同时能够对显示的内容进行 布局调整，即放大、缩小、叠加、自由移动、多屏镜像等。 3.6

.....................................................................................25 3.2.12.5 稳定性................................................................................................... 规范，现可归类总结为如下几大类（注： 详细细则，请参见嘉讯软件的《UI 规范（设计要求及易用性指导）》、《UI 规 范（开发要求）》、《UI 规范（测试要求）》和《GUI 检查清单》）。 3.2.12.5 稳定性  系统应具备完善的检测功能并及时告警；  系统应具备自动或手动恢复措施，以便在发生错误时能够快速地恢复正常 运行；  平均故障发生间隔大于 90 天，平均故障修复时间小于 2 小时。

.....................................................................................25 3.2.12.5 稳定性................................................................................................... 规范，现可归类总结为如下几大类（注： 详细细则，请参见嘉讯软件的《UI 规范（设计要求及易用性指导）》、《UI 规 范（开发要求）》、《UI 规范（测试要求）》和《GUI 检查清单》）。 3.2.12.5 稳定性  系统应具备完善的检测功能并及时告警；  系统应具备自动或手动恢复措施，以便在发生错误时能够快速地恢复正常 运行；  平均故障发生间隔大于 90 天，平均故障修复时间小于 2 小时。