在AI浪潮下，企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型已是大勢所趨。然而，大模型技術(shù)的落地應(yīng)用并非坦途——私有化部署的高技術(shù)門檻、算力與模型的適配難題、持續(xù)優(yōu)化的資源投入，以及安全與合規(guī)的潛在風(fēng)險，讓眾多企業(yè)望而卻步。如何破解這些難題，讓大模型的算力潛力真正轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)價值？迪普科技構(gòu)建了“全生命周期AI服務(wù)”，為客戶智能化轉(zhuǎn)型提供一站式解決方案。

大模型應(yīng)用私有化部署技術(shù)門檻要求高

    大模型應(yīng)用流程復(fù)雜、門檻高，對AI技術(shù)團隊與技術(shù)積累要求較高，需要AI技術(shù)團隊人員精通數(shù)據(jù)標注、開發(fā)、模型壓縮等技術(shù)，但此類人才稀缺且人力成本高昂。

    算力多元化和模型多樣化導(dǎo)致適配難

    大模型產(chǎn)業(yè)鏈呈現(xiàn)算力多元化、模型多樣化的發(fā)展趨勢，多元算力融合及多種模型的應(yīng)用將為企業(yè)帶來適配難度大和成本控制等問題。

    模型持續(xù)優(yōu)化與更新

    大模型需結(jié)合企業(yè)數(shù)據(jù)微調(diào)以適配業(yè)務(wù)場景，微調(diào)需大量標注數(shù)據(jù)，基礎(chǔ)用戶不知道如何進行數(shù)據(jù)優(yōu)化，如何進行數(shù)據(jù)訓(xùn)練，如何進行模型與系統(tǒng)調(diào)優(yōu)。

    安全及合規(guī)問題

    大模型部署后可能存在生成有害內(nèi)容、偏見傳播及隱私泄露等問題，不知道如何開展大模型安全評估。此外，大模型部署完成后如何進行大模型備案及保障合規(guī)性也缺乏明確認知。

    迪普科技通過在AI領(lǐng)域的深厚積累，以“全生命周期服務(wù)”為核心理念，打造覆蓋“咨詢規(guī)劃、部署實施、運維優(yōu)化”的AI服務(wù)體系，助力用戶實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型目標。

    前瞻規(guī)劃

    科學(xué)診斷，精準定位需求

    迪普科技依托多行業(yè)實踐經(jīng)驗，為企業(yè)提供從場景分析到需求匹配的全流程咨詢服務(wù)。在業(yè)務(wù)流程梳理階段，通過與客戶核心部門深度協(xié)作，梳理采購、生產(chǎn)、營銷等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，精準識別效率瓶頸與重復(fù)性工作。

    針對痛點優(yōu)先級評估，結(jié)合成本占比、用戶反饋頻率等數(shù)據(jù)指標與企業(yè)戰(zhàn)略目標，量化各場景的優(yōu)化潛力，篩選出與AI技術(shù)適配度高的場景。

    以某個單位每天告警量3000條為例，在網(wǎng)絡(luò)安全分析研判過程中，傳統(tǒng)人工分析方式1個中級安全服務(wù)工程師每日安全事件分析處置能力約500條，需要6人完成分析研判工作；通過安全運營智能體，僅需要1名中級安全服務(wù)工程師處理安全運營智能體分析研判后的事件即可完成工作，節(jié)省約5人成本。

    高效部署

    全棧AI實施與智能體優(yōu)化

    迪普科技提供端到端AI系統(tǒng)部署與優(yōu)化服務(wù)，助力企業(yè)高效落地智能化應(yīng)用。

運維優(yōu)化

    性能優(yōu)化驅(qū)動長期價值

    迪普科技通過知識庫更新、模型迭代等助力用戶持續(xù)優(yōu)化智能體的使用效果。

    知識庫動態(tài)更新

    建立增量學(xué)習(xí)機制，定期將新業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)(如新增產(chǎn)品參數(shù)、用戶反饋)融入模型訓(xùn)練，避免全量數(shù)據(jù)重訓(xùn)。例如在金融風(fēng)控場景中，通過增量學(xué)習(xí)快速適配新型欺詐行為特征，模型更新周期明顯縮短。

    模型迭代管理

    提供模型版本迭代服務(wù)，確保用戶能回滾或切換不同版本以更好地發(fā)揮智能體的性能。

    迪普科技依托自身在AI領(lǐng)域積累，通過“全周期覆蓋、全場景適配”的AI服務(wù)能力，助力客戶實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型的“穩(wěn)”與“準”。