模型训练平台: 中关村科金助力企业快速构建大模型平台

在AI技术加速渗透各行业的当下，中关村科金推出的模型训练平台，以“一体化、高效率、强适配”为核心，为企业提供覆盖大小模型的一站式训推解决方案。本文将详细介绍中关村科金模型训练平台的功能，价值以及优势。

一、模型训练平台的功能

一站式大小模型训推：在资源受限或需快速响应的环境中，提供一站式服务，降低模型训练与推理成本，覆盖更多AI应用场景。

模型量化压缩：通过量化技术优化GPU资源使用，将模型参数转换为 GPU 指令相关的二进制文件，提升资源利用效率。

Triton引擎推理加速：提高模型运行时的计算效率，增强推理性能。

GPU虚拟化：实现物理GPU资源（如显存、流处理器等）被多个虚拟机或容器共享，提升 GPU利用率并降低成本。

GPU资源潮汐调度：根据系统负载动态分配和回收资源，针对实时对话、电销、质检等场景提供潮汐调度或优先级调度策略，最大化资源利用。

快速部署：支持模块化按需组合，具备异构及多种大模型组合能力，可快速部署以满足个性化需求。

二、模型训练平台的价值

一体化大模型训推：提供大模型微调、优化、部署推理和评测的一体化服务，较人工处理，节约时间成本50%+

大模型推理加速：采用多种量化加速策略，帮助客户已有应用模型进行FP8量化时延降低约 34.8%

GPU 共享调度：同一张加速卡上按需运行多个模型服务，提高GPU利用率，减少资源浪费

异源模型统一纳管：实现自有、公有云和开源模型的统一管理，采用OpenAPI标准化

分布式训练：支持65B参数以上规模的模型，65B模型64卡分布式训练降低训练时间75%，由原来5个小时降低至现在75分钟

信创适配与可观测性：支持大模型在国产硬件如华为昇腾NPU、海光DCU等加速卡上进行训练与推理，实现多维度监控与分钟级异常修复

三、模型训练平台的优势

低门槛SFT工具：开箱即用的大模型微调工具，全量/LoRA微调，支持增量训练

模型压缩工具配套：内置多种模型量化加速工具，一键进行模型量化

模型推理加速：自研高性能推理引擎，推理性能相比开源加速引擎提升30%+

可视化监控：评估报告可视化、日志可视化、事件可视化、算力可视化、服务调用可视化，高可观测能力

高效资源利用：multi_LoRA部署模型，多个模型服务共享一个接入点，卡资源成倍降低，自定义GPU Share策略，灵活资源分配，避免资源浪费

国产化信创适配：异构资源调度，支持基于NPU、DCU进行模型训推

中关村科金模型训练平台凭借一站式训推能力、高效的资源调度策略及完善的国产化适配，降低了企业AI应用的时间与成本门槛，并为企业AI化转型提供了坚实的支撑。