智（zhì）能化技術飛速發（fā）展，在運營商AI+推動（dòng）下，眾多生產係統正積極融入並采納大模型技術，從而引發了（le）對大模型需求的迅猛增長（zhǎng）。
作為一站（zhàn）式模型工廠，MAAS平台以其卓（zhuó）越的大模型服（fú）務能力，覆蓋了從模（mó）型（xíng）數據、服務到應（yīng）用賦能的全流程。然而，在實踐落地過程中，數（shù）據采集處理、模型納管（guǎn）微調以及模型服（fú）務保障三（sān）個環節麵臨了顯著的挑戰。
2024年 MWC上海展會上，国产亚洲熟妇在线视频科技（jì）展示的鯨智MAAS平台，以“FUTURE WISE”為設計（jì）理念，成功突破了上述三大挑戰。通過提供全麵的數據管理、強大的模型兼容性、高（gāo）效的（de）模型微調（diào）機製、全麵的評估體係以及靈活（huó）的發布策略，鯨智MAAS平台幫助客戶打（dǎ）造了強大的AI+新質生成力，助力客戶在智（zhì）能化道（dào）路上不斷攀登新的高峰。
同時，浩（hào）鯨科技深度參與工（gōng）信（xìn）部旗下人工智能關鍵技術和應用（yòng）評測重點實驗室《MaaS模型即服務技術與應用要求（qiú） 第1部分：模型（xíng）服務協議要求》標準編寫，獲“核心參編單（dān）位”稱號。
大模型在處理（lǐ）特定業務場景，需要大量的高質量數據來進行訓練（liàn）、微調；然而數據分（fèn）布廣（guǎng）泛、數據格式多樣、數據內容（róng）分散，導致數據清洗和融合難度大等多重問題（tí）。
鯨智MaaS平台在1.0基（jī）礎上強化自動化數據采集（jí）、智能化（huà）數據處理和編排式語料生成等能力，快速高效地為多（duō）重場景提供全域高質量數據組裝和供給，從而提（tí）升模型性能、減少（shǎo）模型幻覺（jiào）、滿足特定場景需求以及加速模型迭（dié）代。
自動化（huà）數據采集：通過數據感知技術和數據理解（jiě）技（jì）術，將廣泛分布且變動（dòng）迅速的數據以業務實體智能擬合，並采用分片技（jì）術自動執行完成數（shù）據采集。
智能化數據處理：首（shǒu）先對采集數據進行結構化處理，在通過智能數據標注、智能數據（jù）連接（jiē）、數據增強、數據（jù）融合等技術（shù），形成（chéng）大模型投喂的高質量Questions and answers數據隊列。
編排式語料生成：對於高（gāo）質量的數（shù）據（jù）隊列，通過場景化（huà）模板、在（zài）線編排式，以拖拉拽的方式，完成數據供給。
標準化的（de）能（néng）力納管、解決（jué）模型適配難問題（tí）
在模型納管和微調過程中（zhōng），企業麵臨著（zhe）模（mó）型（xíng）微（wēi）調難度高、投入大，模型來源多樣、層級不一，不同層級模型相互依賴、算力算法數據（jù）需求差異大的三重痛點，導致實現標（biāo）準化的模型納管、場景化的模型微調成為難題。
鯨智（zhì）MaaS平台通過低（dī）門檻、高效率的模型微調技術和模型血緣分析，助力企業突破模（mó）型管理瓶頸，實現低成本、一站式模型納管和微調，投入成本縮短至天，當（dāng）前平台已滿足40+大模型（xíng）的（de）透明化管理。
低門檻、高（gāo）效率的模型微調技術：提供模型微調標準的六步法（選擇基模、創建微調任（rèn）務、選擇數據集、設置（zhì）超參數、模型訓練、模型評估（gū）），實現通用模型向場景（jǐng）模型的精調，全程低門檻、高性（xìng）能的模型微調體驗（yàn）。
模型自動接入（rù）：通過自動采集基模的公開信（xìn）息和評測報告，形成360度感知視圖，采用插件化算法框架和硬件芯片適配，實現（xiàn）運行環境的自動化構建（jiàn），確保基（jī）模型的快速高效接入與運行。
模型血緣分析：通過模型血緣分析智能（néng）分析不同層級模（mó）型的複雜依賴關係（xì）和環（huán）境依賴，實現（xiàn）分層存儲和版本控製，結合區塊（kuài）鏈技術確保（bǎo）防篡改和可追溯。
大模型推理（lǐ）過程中消耗大量計算（suàn）資源，運營成（chéng）本高昂。過程中也存在基模與（yǔ）業務場景的適配難度大、門檻高，精準意圖識別（bié）因（yīn）場景複雜、描（miáo）述多（duō）樣，知識精準融入等綜合性問題。因此，鯨智MaaS平台提供了智能化的解決方案，將模（mó）型切換耗時（shí）從（cóng）周降至天，實現資源消（xiāo）耗降低20%以上，意圖識（shí）別準確率提升（shēng）10%以上，為企業提（tí）供了更快、更省、更準的模型服務保障。
智能差距發現：通過編排式評測數據生成、自動化環境構建和資源分（fèn）配、自動（dòng）化指標收集（jí）等技術，實現模型場景化能力（lì）分析的自動化和高效率。
智能推理加速：通過KVCache、PagedAttention、動態批量、FlashAttion，模型編排、模（mó）型量化等技術，降低推理延（yán）遲，提高推理（lǐ）吞吐；同時，對客（kè）戶問題術語進行標準化，對問題條件進行參數化、問題直達，減少對大模型的調（diào）用。
精準意圖識別：采用意圖識別代理技術，通過智能問題（tí）增強、多路要素提煉、智能問題分解和綜合知識召回等多維度增強，提升了基（jī）礎大模型的意圖識別能力，實（shí）現場景化（huà）問題的精確（què）識別（bié），提高意圖識別的準確性。
未來已來，智慧相伴。鯨智MaaS平台將持續（xù）以“FUTURE WISE”設計理念為基礎，以（yǐ）創新為驅動力，不斷優化和提升自身能力，幫助企業全麵提升智能化水平，實現高（gāo）效、精（jīng）準、全麵的（de）AI應用。