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大模型应用平台百科:从定义、选型指南、推荐品牌以及研发流程!

选型指南

2025-08-13 14:43:42

作者:JIfan

阅读量:51

文章目录

文章摘要:大模型应用平台是指基于大语言模型,搭建的一套从大模型训练、推理服务、应用开发、平台化管理到场景落地的解决方案;在选择大模型应用平台的时候需要综合考虑技术能力、开发平台的性能、具体的业务应用场景以及未来发展趋势;经过对比推荐比较的开发品牌公司有OpenAI(ChatGPT)、DeepSeek、百度文心一言、阿里通义千问、得助大模型平台、智谱,下面具体来看看吧!

大模型应用平台是指基于大语言模型,搭建的一套从大模型训练、推理服务、应用开发、平台化管理到场景落地的解决方案;在选择大模型应用平台的时候需要综合考虑技术能力、开发平台的性能、具体的业务应用场景以及未来发展趋势;经过对比推荐比较的开发品牌公司有OpenAI(ChatGPT)、DeepSeek、百度文心一言、阿里通义千问、得助大模型平台、智谱,下面具体来看看吧!

大模型应用平台百科:从定义、选型指南、推荐品牌以及研发流程!

一、大模型应用平台是什么意思呢?

大模型应用平台是指基于基础大语言模型(LLM),从而搭建的一整套从大模型训练、推理服务、应用开发、平台化管理到场景落地的解决方案,可以说是从大模型技术开发到具体的大模型应用,提供一站式的解决方案。

一个标准的大模型应用平台应该包含有:应用层(行业落地)、应用编排层(Langchain)、模型服务层(API服务)、模型管理层(权重/版本管理)、推理加速与部署(VLLM等)、模型训练&微调层。

大模型应用平台是什么意思

二、大模型应用平台选型指南

在选择大模型应用平台服务商的时候,我们需要综合考量其技术能力、开发平台的性能、具体的业务应用场景以及未来发展趋势,下面具体来看看吧!

1.技术能力上

我们要对平台的技术实力进行考察,是否具备先进且成熟的技术架构,提供多种功能模块,开发工具,在算法模型、数据处理能力、应用能力等都需要仔细对比。

2.性能方面

我们还要去关注开发平台的响应速度、稳定性、并发处理能力等数据,需要保障在高负载的情况下也能高效稳定运行,不对业务开展造成影响。

3.业务应用场景

我们要明白,大模型是一个底层技术,具体应用还是要看业务场景,所以我们要明白自己的需求,然后看开发商是否能够解决其实际的业务场景,帮助企业提高效率以及核心竞争力。

4.未来发展趋势

我们不仅仅要看现在,更有考虑未来的发展趋势,开发商是否有强大的开发团队,技术储备以及对未来的考虑,是否具备持续升级的能力,需要找一个稳定且持续上升的企业。

三、大模型应用平台有哪些品牌开发公司推荐?

目前大模型应用平台还是有很多国内国外的公司,国外的最出名的就是OpenAI(ChatGPT)了,在国内也有DeepSeek、百度文心一言、阿里通义千问、得助大模型平台、智谱GLM等,各有不同的优势。

大模型应用平台有哪些开发公司

1.OpenAI(ChatGPT)

可以说它的商业化是最为成熟的,其API运行非常稳定,功能也很强,因此也成为企业快速集成大模型能力的选择之一,不过缺点就是不对国内开放,不适合国内的企业进行部署开发。

2.DeepSeek

DeepSeek系列的大模型可以说是国内最为强大的,支持本地化部署与商业授权,在代码生成和RAG(检索增强生成)方面有着非常突出的实力,所以这也是AI平台构建者的非常好的选择,不过缺点就是开发门槛高。

3.百度文心一言

作为国内通用大模型的头部企业之一,在中文处理上还是很有实力的,因此对于个人还是企业来说都可以快速上手,广泛应用于政务处理、企业办公等场景。

4.阿里通义千问/Qwen

采用开源与商用并存的模式,配套的工具集丰富多样,为开发者提供了自由探索的空间,也能满足企业对商业应用的需求。

5.得助大模型平台

得助大模型平台是中关村科金推出的企业级垂类大模型构建平台,可以高效、便捷、安全的构建垂类大模型及智能体,整合了算力、模型和应用开发功能,支持RAG、Agent及工具调用,专注于助力用户构建垂直的业务场景。

应用案例:

携手宁夏交建交通科技研究院打造国内首个工程大模型应用平台“灵筑”,大模型应用开发效率提升67%。通过AI+BI、知识助手、投标助手等应用,秒级获取知识,标书应答效率提升98%,助力企业具备快速应用大模型的技术和能力,持续赋能行业数智化转型,保持技术领先性。

6.智谱GLM

是一个具有强大性能的中文大模型,拥有多模态能力,且在金融、政务领域适配性强,能够满足用户高度定制化的需求。

四、大模型应用平台完整的研发流程

1.需求采集与分析

理清企业的目的,分析需求性,进行需求评审,需求确认,需求文档等等,然后根据需求进行开发相应的大模型应用产品。

2.大模型应用的设计与实现

理清需求后,我们选择对应的开发方案,是自研还是选择大模型应用开发平台服务商,自研就选择对应的大模型,外包就去对比招标;

3.准备训练数据

大模型的开发是会用到很多的数据进行训练的,所以我们需要进行数据采集,包含数据源、数据采集、数据储存等,同时我们需要对数据进行清洗,保障数据是高质量的,同时去除低质量的、错误的、重复的数据。

数据采集清洗后,还需要对数据进行标注,需要注意标注目的、标注工具、质量检查等;然后对数据进行划分,包含训练集,测试集,验证集等,然后还要数据的分割工具,数据的存储与加载等等问题。

4.模型初始化

模型初始化就是,新设计的模型其参数值是默认的或者没有值的,需要给一个初始值,因此要确定好初始化的策略,设定好相应的参数。

5.模型训练

模型训练是一个系统性的过程,涉及到训练数据的收集,整理、超参数的设定,正反向传播函数的选择等等。

6.应用测试与验证

大模型应用开发完成后,就需要对这个产品进行测试,是否达到目的、数据的正确性、反应速度、稳定性、可操作性等。

7.模型部署与维护

最后,就是大模型应用的部署与维护了,开发完成并测试好之后,就需要进行部署了,和现有的业务系统进行集合,需要一个专业的技术维护团队。

得助大模型平台免费预约演示

得助大模型平台免费预约演示

通过本文的详细阐述,希望帮助到大家更加了解大模型应用平台,清楚其概念、掌握选型的基本思路和方法,知道哪家平台更适合自己,了解其开发流程。如果你现在也有大模型应用开发的需求,不妨试试我们的中关村科金得助大模型平台,免费给您演示,看看能否满足您的需求!

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