企业多模型管理平台，统筹模型资产实现全域管控

随着当今信息技术的不断发展，当前经济市场中的各行各业智能化转型也在不断的进行中，逐步的进入到了更深层次的深水区之中。同时，现在的企业AI建设也已经进入到了一个全新的发展阶段，我们可以了解到的是，在当前企业普遍并存的通用大模型、行业垂域模型等多种类型智能AI管理能力，同时对于不同模型适配场景、精度，还有安全等级也是差异巨大。现在的企业多模型管理平台，其主要是专为异构模型集群治理所打造的，能够重点聚焦多类型的模型进行统一纳管。这样的话，就能够更好的去帮助企业构建一个更加有序、高效、适配各行业业务的多模型智能管控运营体系。

现在的大多数企业多模型管理平台，主要面向于企业内部中的多种来源、多种架构以及多种部署方式的AI模型资产，对其统一后实施一体化智能管控。平台的最重要核心就是能够直接做到打通商用API大模型，同时还能够私有化部署的垂域模型。同时我们也可以了解到，比如得助大模型平台，其不只是只能聚焦简单接口转发那么简单，而是能够做到面向一整套的多模型资产生命周期进行统一且有效的运营管理。能够适配于大多数的政务、金融、高端制造等各个行业，解除其中复杂业务的差异化AI技术管理需求。

一.企业多模型管理平台建设背景

1.异构模型林立，企业AI生态碎片化严重

当前大多数的企业AI架构，主要呈现出来的就是之前那种简单的混合部署形态，还有公有商用小模型等一些相对于较为独立运行的构架方式。这些不同类型的模型，其具体的模型架构、推理逻辑，以及相对应的适配场景也是各不相同。同时其中的各模型一直也都是独立运维、独立统计、独立迭代中工作的。也正是因为如此，才会形成大量的企业AI信息数据孤岛，因此也难以形成统一管理的智能模型资源池，这种现状一直都制约企业整体智能化的提升。

2.模型选型无标准，业务适配效率低下

没有统一多模型的治理体系时，企业中大多数的业务场景模型选型都比较简单，普遍都是会需求去依赖人工的经验。这种方式存在大材小用、模型错配，以及业务筛选带来的精度不足等问题。同时，这种简单化的办公场景调用的成本越高，一定程度上也造成了企业内部的资源浪费。而这种高精度风控、生产场景使用轻量化模型，也会进一步的导致业务失误，从而使得企业在整体AI技术运行中的投入产出比偏低。

二.平台落地带来的核心价值

1.构建企业统一模型资产池，盘活全部AI能力

统一的平台能够整合的去将零散采购、自主训练，以及企业的开源部署涉及到的各类模型资源集中纳管。并且，这些所有的模型能力也都可以供给全企业业务进行重复的使用，通过这种方式能够更好的去避免各部门的信息资源重复开发，减少重复采购模型，降低企业对这方面资源的重复投入。

2.实现业务与模型精准匹配，优化AI投入产出

平台主要是去依靠智能择优分发，通过实时察看业务的详细信息，然后整合资源对其自动匹配最合适的模型。这种方式能够更好的做到兼顾各类的效果，提高业务管理的响应速度与调用成本。同时，还能够帮助企业更好的解决大模型资源滥用的问题，实现信息计算算力资源和成本控制管理效果。

3.支持多模型协同推理，提升业务输出可靠性

得助智能平台对于关键业务采用多模型交叉校验的管控智能模式，还能够做到有效缓解大模型幻觉问题。这样的话，就能够更好的保障业务输出的准确度，这种模型更加适合对结果严谨度要求高的行业核心业务，比如大型企业或者是一些金融或者政务机构等。

由此可见的是，现在的企业多模型管理平台其更多的是能够更好的做到去面向企业异构模型集群的一体化管控中枢。这种管控和原先那种更加单一模型管理、简单调用网关的定位之间还有着本质技术上的区别。更重要的是，平台还进一步的帮助企业解决了多种来源大模型并存下的信息资产分散等痛点问题。平台的运用，是保障协同工作的AI能力的核心底座，同时也是能够做到支撑企业多场景智能化管理，业务资源分配长期稳定落地的关键。