高性能训练算力
面向大模型预训练、微调与并行实验，提供高带宽网络、共享存储与任务调度优化支持。
深圳行云 Token 算力租赁综合服务商，以可控、可观测、可扩展的集群能力支持企业 AI 业务持续运行。
从资源开通到运行保障，服务过程可追踪、责任可界定，帮助企业降低算力使用复杂度。
面向大模型预训练、微调与并行实验，提供高带宽网络、共享存储与任务调度优化支持。
根据业务峰值调整资源规模，兼顾在线服务响应质量与算力成本控制。
支持私有化资源、按需资源与项目制资源组合规划，兼顾数据边界与交付灵活性。
结合模型规模、并发目标、部署方式与预算约束，输出可执行的算力配置建议。
覆盖集群监控、告警响应、容量巡检、故障处理与日常运维文档沉淀。
提供网络隔离、访问控制与日志审计等基础能力，配合企业内部合规要求落地。
不同业务阶段对应不同资源形态与合作方式，具体配置以需求评估后的正式方案为准。
| 业务场景 | 资源形态 | 合作方式 | 适合阶段 |
|---|---|---|---|
| 模型训练 | 高性能 GPU 集群 | 包月 / 项目制 | 研发与预训练 |
| 在线推理 | 弹性 GPU 实例 | 按量计费 | 业务上线 |
| 科研实验 | 项目专用资源 | 项目制租用 | 课题与研究验证 |
| 混合部署 | 私有资源 + 云端资源 | 定制方案 | 规模化运营 |
| 托管运维 | 服务包 + 集群纳管 | 服务协议 | 持续运行保障 |
每个阶段都有明确交付物与确认节点，避免需求模糊导致的资源浪费。
梳理模型规模、并发目标、部署方式与预算边界。
输出 GPU、网络、存储与服务保障的整体配置建议。
完成环境初始化、权限配置与业务联调支持。
持续监控、容量评估、故障响应与扩缩容建议。
以清晰的服务边界和可协作的交付方式，让算力租赁从“资源采购”变成“能力建设”。
资源配置、权限与服务范围在方案中明确定义。
运行状态、告警与处理过程可追踪，减少信息差。
资源形态可随业务阶段调整，避免一次性过度投入。
技术团队与企业现有研发、运维流程衔接。
以下为常见咨询要点，具体服务内容、资源规格与商务条款以双方确认的正式方案为准。
通常以业务形态判断：模型研发、微调与评测属于训练场景；面向用户或业务系统提供模型调用属于推理场景。我们会在需求评估阶段结合模型规模、并发目标和预算给出建议。
支持。可以根据数据边界、合规要求和成本结构，规划私有化资源、按需资源或两者结合的混合方案。
通常包括资源规划、环境交付、网络与存储配置建议、运行监控、故障响应和运维支持。具体范围会在服务方案中逐项确认，避免交付争议。
通过业务阶段拆分、资源类型组合、预留与弹性比例规划、任务调度优化等方式降低闲置和浪费。建议先进行小规模验证，再逐步扩大资源规模。
建议准备模型类型与参数规模、训练或推理目标、并发预期、部署方式偏好、数据合规要求以及预算范围。信息越明确，方案越贴近实际需要。