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)務價值？迪普科技構(gòu)建了“全生命周期AI服務”，為客戶智能化轉(zhuǎn)型提供一站式解決方案。

大模型應用私有化部署技術(shù)門檻要求高

    大模型應用流程復雜、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)務場景，微調(diào)需大量標注數(shù)據(jù)，基礎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領域的深厚積累，以“全生命周期服務”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服務體系，助力用戶實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型目標。

    前瞻規(guī)劃

    科學診斷，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。在業(yè)務流程梳理階段，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，助力企業(yè)高效落地智能化應用。

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

    建立增量學習機制，定期將新業(yè)務數(shù)據(jù)(如新增產(chǎn)品參數(shù)、用戶反饋)融入模型訓練，避免全量數(shù)據(jù)重訓。例如在金融風控場景中，通過增量學習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，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領域積累，通過“全周期覆蓋、全場景適配”的AI服務能力，助力客戶實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型的“穩(wěn)”與“準”。