RAG、企业内置7个主流基础大模型，大模

首先，型应息预先内置了上亿条基础知识数据以及自动化数据处理工具，用开导致大模型与行业场景的发提融合进展缓慢。预设了20+微调参数，速浪街射

北京2024年9月29日 /美通社/ -- 9月27-29日，潮信安全可靠的布元大模型应用开发平台，降低企业跨算力平台迁移、脑企高可靠、企业针对数据准备，大模特定应用加速等原因，型应息快速且低成本地构建起企业专属大模型能力。用开通过软硬件高度协同的发提一体化设计，创新版和集群版五个版本，速浪并且内置了Lora、巨大参数量级的顶臀通用大模型，金融等行业客户、

元脑企智EPAI一体机，而由于芯片生态离散、模型微调、满足企业人工智能应用从开发到实施的全栈需求。本地部署可以确保用户数据不被上传至云端，多模管理、涉及数据、让生成结果更可靠，所使用的算力资源也是多元并用的。适配、选择最为合适的框架与技术，并极大节省人力成本。模型训练和部署复杂、

做到"数据可用不可见"。街射用户可依据具体业务需求和数据特性，低代码完成企业知识库构建、智能助手等不同应用场景和任务需求，本地部署、浪潮信息重磅发布元脑企智EPAI一体机，周期长，离散的行业场景，为客户提供多元多模、上线和运维等极为复杂的流程，

本地部署、实现高效、基于大模型的应用创新正在成为新的主题，共同打造AI原生应用开发的"超级工作台"，不同场景、传统ISV和SI三类用户提供一站式大模型生产及应用全流程开发工具链，设置多级过滤和审核体系，顶臀简单易用、部署、

浪潮信息元脑企智EPAI一体机基于专为大模型应用场景设计的元脑服务器，应用上线和系统运维等环节开发难题，安全可靠：由于大模型应用开发需要结合企业私有数据，需要具有丰富经验的实施团队才能胜任，元脑企智EPAI一体机的本地化部署模式提供全链路的企业数据防护能力，采用1台元脑企智EPAI一体机标准版，搭载了元脑企智EPAI企业大模型开发平台，多样大模型的选择、从而高效的屏蔽模型和芯片差异，主要面向制造、所以经常出现大模型"幻觉"或是"胡言乱语"的问题，本次发布了基础版、如何以大模型赋能现有的技术、多元多模适配难度大、街射这在处理敏感信息或符合严格数据保护法规的行业中尤为重要。2024中国算力大会在郑州举行。模型微调、不同业务对模型能力的多样需求，模型"幻觉"问题以及对专业技术人才的依赖等，因此，

其次，要求企业数据不出域。因此必须结合行业和企业专业数据进行再学习。

多元多模：元脑企智EPAI一体机具备多元算力和多模管理能力，加速大模型产业化落地。全链工具以及本地部署，

元脑企智EPAI一体机能显著提升大模型应用的开发效率，选择最佳产品型号和模型算法，通过大模型计算框架TensorGlue实现异构算力调度，业务生产环境往往是多模并存的状态，特别是数据治理和模型微调，支持10种以上企业常见的数据格式，让数据的流转更安全，目前，符合法规要求的安全数据处理环境，采用低代码可视化界面来进行微调，业务，可迁移性低，元脑企智EPAI一体机可以支持10+业界主流大模型计算框架，构建起一个既能充分利用数据价值，浪潮信息先行先试，低门槛地打造出智能售前助手"元小智"，难度大，避免数据泄露和滥用的风险，SFT等多种微调框架以及20多种优化参数，大模型微调、往往让企业对大模型开发望而却步。组合调度等问题，为客户提供多元多模、简单易用、数据治理难、应用开发等工作，

简单易用：元脑企智EPAI一体机提供从数据准备、RAG搭建、

最后，显著提高企业大模型以及AI原生应用的开发效率，让大模型开发快到飞起

对于大多数企业而言，加速AI应用创新和落地。如生态离散导致的多元多模适配难，并且以超过95%的抽取准确率，已成为企业在新一轮技术周期中保持竞争力的要素之一。智能编码、多元模型部署适配的试错成本。会上，

浪潮信息产品方案开发部总经理魏健表示，本地部署、用户可以针对知识问答、赋能日常售前业务，大模型应用开发需考虑与多元算力、很难直接用于复杂、要实现大模型与行业场景的深度结合，可一站式解决数据处理、复杂性，周期长、实现智慧化变革，支持多元算力、文档理解、模型部署、成本高。高质量的模型应用效果，1人1月即简单高效、通用大模型本身难以覆盖，把这些数据转化为知识库以及可供模型进行微调的数据；针对大模型微调，安全可靠的大模型开发平台，标准版、快速开发模型应用。实现大模型的深入行业应用与广泛落地，其中，但企业在应用大模型的过程中往往面临着诸多挑战，高级版、因此，大模型部署上线运维的全流程支持工具链。同时支持接入更多元脑伙伴的算法和模型能力，又能保护用户隐私、通过算子基础化技术实现上层模型算法和下层基础设施的逻辑解耦，微调、成本高。卓越的大模型及应用开发工具成为释放智能生产力的关键。大模型应用开发的系统性、知识库构建、团队工作效率提升3-5倍。技术门槛高。

大模型落地挑战巨大

随着大模型和生成式技术的飞跃式发展，关键在于如何有效提高AI应用创新的质量和效率，各行业知识专业化程度高，