资源与需求评估
算力、存储、网络和机房条件
服务内容与架构
整理算力、存储、网络及机房条件，对齐目标模型、并发需求、使用边界和部署约束。讨论模型部署、资源分配、版本管理、服务接入与运行监测，明确基础设施和应用侧的职责。约定容量与性能验证方法，梳理运行故障、升级维护、资源使用和服务管理流程。
服务内容
模型服务规划
部署、资源分配和版本
接入与运行
应用如何调用模型服务
验证方法
容量和延迟怎么测
运营方式
按部门或客户计量
与应用的边界
基础设施负责到哪一层
应用场景
现有机房部署大模型
机房已有 GPU 或国产加速卡，但模型部署、多团队共享和故障处理的方案尚未明确。
服务方法
按现有资源评估可承载的模型与并发，定部署、隔离和值班方式。
交付成果
形成基于现有硬件、可供实施的模型服务架构。
交流准备
建议准备：资源规格、网络与机房约束、目标模型、预期应用和当前运维方式。
服务实践
咨询服务 · 场景示例
现有机房部署大模型
机房已有 GPU 或国产加速卡，但模型部署、多团队共享和故障处理的方案尚未明确。
咨询服务 · 场景示例
对外提供模型服务
面向客户提供算力服务，需要模型接口与稳定的运行服务。
咨询服务 · 场景示例
信创与国产算力
业务要求国产环境，现有模型和应用是否跑得动没有验证。
当前案例：现有机房部署大模型
以上按典型需求展示服务方法，属于场景示例，配图为场景示意，不表示已交付客户项目。