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大模型一体机的原理和发展历程与得助智能的创新实践

选型指南

2025-01-14 14:21:00

作者：JIfan

阅读量：180

文章目录

文章摘要：在当今数字化浪潮中，人工智能大模型已成为推动各行业变革的核心力量。大模型一体机作为承载和运行这些复杂模型的关键基础设施，其原理与发展历程备受关注。今天我们就来讲讲大模型一体机的技术原理，并结合得助智能大模型训推一体机的实践，梳理其发展脉络，同时通过保险企业应用案例展示其实际价值。

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在当今数字化浪潮中，人工智能大模型已成为推动各行业变革的核心力量。大模型一体机作为承载和运行这些复杂模型的关键基础设施，其原理与发展历程备受关注。今天我们就来讲讲大模型一体机的技术原理，并结合得助智能大模型训推一体机的实践，梳理其发展脉络，同时通过保险企业应用案例展示其实际价值。

大模型一体机的原理和发展历程

一、大模型一体机原理剖析

大模型一体机旨在整合计算资源、模型框架与应用功能，为用户提供便捷高效的大模型训练与推理服务。其核心原理涵盖硬件架构、软件框架及模型管理等多个层面。

在硬件方面，大模型一体机通常配备高性能GPU（图形处理器）集群。

如得助智能大模型平台一体机中的海光系列采用K100 64G GPU 8张及HYGON_7380 CPU 2个、NV系列的4090D及H20等组合、昇腾系列的Ascend 910系列GPU搭配Kunpeng 920 CPU等配置。这些强大的GPU具备海量并行计算能力，可加速模型训练中的矩阵运算等复杂计算任务，CPU则负责协调系统资源、数据预处理与传输等工作，确保整个系统稳定高效运行。

软件框架上，大模型一体机集成了深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）及定制化的模型管理与调度系统。从模型训练角度，它支持从数据加载、模型架构搭建、参数初始化到迭代训练的全流程操作。

以得助智能一体机为例，其一站式模型服务提供了从模型训练到推理的全流程自动化管理，通过优化数据读取与传输机制、分布式训练算法等，降低资源消耗并提升计算效率。在推理阶段，利用自研高性能推理引擎，如得助智能一体机实现推理性能相比开源加速引擎提升30%+，通过模型压缩技术减少模型存储空间与计算量，同时采用高效的推理算法与缓存机制，快速响应用户请求，实现实时智能交互。

模型管理方面，大模型一体机支持多模型集成与切换，如得助智能一体机预置业界领先的得助领域大模型、Llama、Claude、通义千问、百川等多种国内外大模型，并提供Prompt工程与插件生态，方便用户根据不同应用场景选择合适模型、创建与优化Prompt模板，构建丰富应用功能，实现智能客户画像、智能投顾、智能问诊等多样化任务。

二、大模型一体机发展历程回顾

大模型一体机的发展与人工智能技术演进及行业应用需求紧密相连。早期，随着深度学习兴起，研究机构与企业开始探索构建专用计算设备以加速模型训练，但受限于硬件性能与软件成熟度，多为实验室级别的简单集成。

随着GPU技术不断突破，其计算能力大幅提升，为大规模模型训练提供可能，促使企业研发更具通用性的大模型一体机。此时，一体机开始具备基础的模型训练与推理功能，但在模型适配性、资源管理灵活性方面仍有待完善。

近年来，行业应用需求井喷式增长，从互联网、金融到医疗、制造业等领域，对大模型定制化、高效部署及安全可靠运行的要求日益严苛。这推动大模型一体机向多功能、高性能、国产化与智能化方向发展。

得助智能大模型训推一体机应运而生，其在国产适配方面积极响应，支持国产昇腾、海光等主流国产GPU芯片，满足国内企业信创需求；在功能上不断拓展，如模块化快速部署可根据客户个性化需求灵活组合模块，开箱即用的RAG框架方便企业快速构建知识增强应用，智能体构建与调试工具集成多种组件并提供可视化调试，为企业提供全方位AI服务，标志着大模型一体机进入成熟应用阶段。

三、得助智能大模型训推一体机在保险企业的应用案例解析

在保险行业，客户竞争激烈、销售与服务流程复杂，对智能化转型需求迫切。某保险企业引入得助智能大模型平台一体机，取得显著成效。

在数据集管理方面，企业借助一体机高效整合内外部多源数据，包括客户基本信息、保险购买历史、理赔记录、市场动态数据等。通过数据清洗、标注与分类工具，构建高质量数据集，为模型训练奠定坚实基础，解决了以往数据分散、质量参差不齐导致模型训练效果不佳的问题。

SFT（Supervised Fine-Tuning）实验管理环节，企业利用一体机便捷的实验环境配置与参数调整功能，针对保险销售话术优化、客户风险评估等特定任务，对预训练模型进行精细调优。快速迭代实验，确定最佳模型参数与架构，形成规范的模型迭代流程，大幅缩短模型开发周期，提高模型对保险业务场景的适应性与准确性。

模型压缩与推理部署阶段，得助智能一体机的模型压缩工具发挥关键作用。通过量化、剪枝等技术，减小模型体积，降低对硬件资源的依赖，同时不影响模型性能。在推理部署时，基于其高性能推理引擎，企业构建了智能电销外大脑。

在实际电销场景中，智能电销外大脑可实时分析客户语音与文本信息，为销售人员提供精准的话术建议与客户需求洞察，实现从电销转化到售后回访的AI全程助力。例如，在客户咨询保险产品时，系统能迅速根据客户特征与需求偏好，推荐合适产品方案，并提示销售人员重点介绍内容与注意事项，有效提升销售转化率与客户满意度，降低外呼对人工经验的依赖，使保险销售与服务流程更加智能化、高效化。