icon大模型的典型应用场景icon
icon中软国际「问」系列L2场景大模型icon
icon中软国际AIGC解决方案icon
iconBI大屏助手,所问即所见icon
icon视频监控助手,泛在事件感知icon
icon智能客服助手,诉求即诉即办icon
icon生产协作助手,沟通随时随地icon
icon基于项目实践的AIGC项目交付模式icon
icon场景导入咨询icon
场景启发
结合Design Thinking等场景辅导方式对齐认知,释放需求。
用例选择
通过岗位职责梳理、业务流程梳理,选取关键业务用例作为创新用例。
POC验证
选择MVP用例,组织Hackathon大赛等方式进行POC验证可行性。
规划设计
完整规划AI微应用及CoPilot改造方案,输出规划建议。
价值分析
针对规划方案的应用价值、数据基础、实施可行性进行最终评估。
icon微应用组件快速编排及沉淀icon
icon模型工厂及模型实施服务icon

可纳入多种多尺寸多个开源模型,用于训练后评测对比,择优选用。训练数据集的质量是关键,需要由数据工程师指导业务人员标注,并使用GPT4等更优大模型扩展数据集。数据集的格式一般整理为“instruction / input / output”格式。

可使用LoRA/QLoRA/SFT/RLHF等精调方案,建议使用多种,对比实际效果。先使用少量数据测试精调任务,通过后,再跑全量数据。评测指标根据业务场景、需求和目标设定。测试数据应和训练数据分开,可使用训练集中的一定比例如5~20%作为测试数据。测试结果出现大量返回重复字符,需要调整数据集和训练参数重新训练。

尽可能选用小尺寸模型,是降低部署成本的关键。模型部署前可量化压缩优化,降低资源需求的同时,不损失太多性能。注意:开源模型公开的推理算力要求只是能基本跑起来的水平,如用于生产,需要考虑吞吐要求、高可用。

icon算力中心大模型实施部署服务icon
① 部署方案设计
根据客户场景需求,完成算力资源测算,进一步完成部署方案设计。 大模型选型 应用场景分析 算力分布方案 部署实施方案
② 模型实施部署
在客户提供的算力资源上完成大模型训练及推理服务的部署。数据标注 模型训练 模型测试 模型部署
③ 系统联调服务
完成系统的整体调测,确保系统可用,交付给客户。 环境搭建 接口测试 性能测试 Prompt调优
icon推理训练一体机,更灵活的算力部署方案icon

针对需要独立部署算力的各种大模型应用场景,中软国际提供高性能、高可靠、已部署的算力一体机方案,帮助客户解决拥抱大模型的快速落地问题。

icon案例:南京市人工智能轻应用赋能平台+“问数”icon
方案简介 主要面向于各地大数据集团公司或同类型国资公司,该类型客户一般具有城市治理场景应用创新需求或具有数字城市统建职责,且具有公司盈利的要求。该解决方案能较好地同时满足应用创新、生态培育、盈利模式等问题。
价值亮点
赋能城市治理精细化管理
全面降低场景应用创新门槛
促进政府数据开放和利用
聚集供应商生态积极参与数字中国建设
服务成效 通过持续运营服务,上线后第一年预计达成10个城市治理相关场景建设,目前已对接实施数字见证、园区政策助手、鸿蒙大屏问数等场景应用。
icon案例:余姚城市交通“问视”icon

基于通用大模型精调交通领域L2场景模型,重塑监控摄像头标签体系,融合各种交通管理政策、视频事件等非结构化数据,打造城市交通智慧总线。通过高度友好的数字人交互方式,盘活全市交通视频监控平台,实现全局精确调度,提供实时指令、交通快报、拥堵预测、车辆跟踪等增值功能。

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