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          大模型如何加速落地?信通院與百度智能云發布實踐報告揭秘

             發布時間:2025-05-08 16:12 作者:馮璃月

          在人工智能技術日新月異的今天,以大模型為核心的技術浪潮正以前所未有的速度重塑全球產業生態,成為推動數字經濟邁向高質量發展的強勁動力。然而,企業在嘗試將大模型技術轉化為商業價值的過程中,仍面臨重重挑戰,這無疑減緩了技術從研發到市場應用的步伐。針對這一困境,行業迫切需要一套全面的指導方案,以破解大模型落地的難題。

          近日,中國信息通信研究院攜手百度智能云,在備受矚目的Create2025百度AI開發者大會上,聯合發布了《大模型平臺落地實踐研究報告》。該報告旨在通過三大核心方面,為行業提供切實可行的落地路徑:首先,它提出了大模型平臺的“建設、應用、管理”三步走戰略,幫助企業構建一套完整且高效的工程化實施體系;其次,深入剖析了大模型平臺的關鍵技術及核心能力,為行業的智能化轉型奠定了堅實的技術基礎;最后,總結了多個行業場景中的痛點問題及其解決方案,提煉出可復制推廣的經驗,以加速大模型價值的釋放。

          具體而言,大模型平臺通過“建設、應用、管理”三位一體的架構,全面賦能產業應用。在“建設”階段,平臺通過場景化選型評估、異構數據整合與分布式訓練等技術手段,構建出高效穩定的大模型,并通過自動化調優和云邊端適配,確保模型能夠高效部署。在“應用”階段,平臺提供API接口,使大模型能力得以便捷調用,同時結合零代碼、低代碼應用開發,降低技術門檻,加速多場景服務的落地。而在“管理”階段,平臺通過建立動態數據反饋機制,實現模型的持續迭代,并通過AI資產的集中管理、權限控制與用戶培訓,構建起全生命周期的管理體系。

          大模型平臺還構建了包含模型開發、模型服務、應用開發以及運營管理的三橫一縱落地框架,打通了從模型到應用的全鏈路支撐。在模型開發層,平臺通過數據工程與自動化調優工具鏈,解決了多模態數據融合與模型輕量化適配的難題。在模型服務層,平臺通過異構資源調度與標準化API設計,構建了高可用、低延時的服務生態,提升了跨平臺兼容性與安全性。在應用開發層,平臺依托零代碼開發環境與組件化擴展能力,降低了技術門檻,加速了場景化應用的創新。而運營管理則構建了“生產-運營”雙輪驅動體系,通過自動化流水線實現模型及應用的持續迭代,形成了敏捷的運營鏈路。

          大模型平臺還聚焦于三大核心能力,以提升大模型工程化落地的效率與質量。首先,通過簡化應用開發流程,平臺使得應用開發變得更加直觀和高效,如某教育產品的試題解析效率提升了98%。其次,平臺集訓練、調優、測試、集成、分析、優化于一體,結合領域數據,提升了模型在專有場景的精度,如某互聯網電商企業的瑕疵商品識別準確率提高了90%。最后,平臺通過優化推理服務性能,依托動態資源調度和多種模型壓縮工具,提高了吞吐量并降低了延遲,確保了高并發下的服務性能與成本效益。

          百度智能云的千帆大模型平臺,正是這樣一款一站式賦能的平臺,它正逐步成為大模型價值爆發的基石,全方位滿足企業智能化轉型的需求。截至目前,千帆平臺已覆蓋超過40萬家客戶,在央企中的滲透率超過60%,精調模型超過4.5萬個,開發應用超過100萬個。這些豐富的行業落地實踐,不斷反哺平臺迭代,形成了“應用實踐、技術優化、能力升級”的良性循環。

          此次中國信通院與百度智能云聯合發布的《大模型平臺落地實踐研究報告》,不僅將推動大模型平臺標準的制定和完善能力評估體系,更將攜手各方共同構建大模型落地的“高速公路”,促進大模型與各行各業的深度融合,為數字經濟的發展注入新的活力。

           
           
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