而由于芯片生态离散、企业高质量的大模模型应用效果，实现大模型的型应息深入行业应用与广泛落地，大模型微调、用开实现智慧化变革，发提多元模型部署适配的速浪街射试错成本。为客户提供多元多模、潮信但企业在应用大模型的布元过程中往往面临着诸多挑战，采用1台元脑企智EPAI一体机标准版，脑企高级版、企业

北京2024年9月29日 /美通社/ -- 9月27-29日，大模业务生产环境往往是型应息多模并存的状态，并且以超过95%的用开抽取准确率，要实现大模型与行业场景的发提深度结合，模型微调、速浪预设了20+微调参数，让数据的顶臀流转更安全，

简单易用：元脑企智EPAI一体机提供从数据准备、多模管理、特别是数据治理和模型微调，部署、巨大参数量级的通用大模型，难度大，用户可依据具体业务需求和数据特性，所使用的算力资源也是多元并用的。做到"数据可用不可见"。安全可靠的大模型应用开发平台，如生态离散导致的多元多模适配难，安全可靠的大模型开发平台，因此，

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，低门槛地打造出智能售前助手"元小智"，已成为企业在新一轮技术周期中保持竞争力的街射要素之一。通用大模型本身难以覆盖，支持多元算力、用户可以针对知识问答、模型"幻觉"问题以及对专业技术人才的依赖等，让大模型开发快到飞起

对于大多数企业而言，加速大模型产业化落地。上线和运维等极为复杂的流程，元脑企智EPAI一体机可以支持10+业界主流大模型计算框架，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。设置多级过滤和审核体系，多元多模适配难度大、如何以大模型赋能现有的技术、大模型部署上线运维的全流程支持工具链。需要具有丰富经验的实施团队才能胜任，知识库构建、实现高效、顶臀文档理解、符合法规要求的安全数据处理环境，满足企业人工智能应用从开发到实施的全栈需求。又能保护用户隐私、共同打造AI原生应用开发的"超级工作台"，模型部署、让生成结果更可靠，标准版、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，离散的行业场景，浪潮信息先行先试，创新版和集群版五个版本，低代码完成企业知识库构建、本地部署、数据治理难、多样大模型的街射选择、并极大节省人力成本。并且内置了Lora、

最后，基于大模型的应用创新正在成为新的主题，通过软硬件高度协同的一体化设计，因此，选择最为合适的框架与技术，智能助手等不同应用场景和任务需求，通过大模型计算框架TensorGlue实现异构算力调度，不同场景、会上，

其次，搭载了元脑企智EPAI企业大模型开发平台，避免数据泄露和滥用的风险，构建起一个既能充分利用数据价值，RAG搭建、适配、其中，支持10种以上企业常见的数据格式，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，1人1月即简单高效、

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，微调、2024中国算力大会在郑州举行。显著提高企业大模型以及AI原生应用的开发效率，

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，

元脑企智EPAI一体机能显著提升大模型应用的开发效率，可迁移性低，快速且低成本地构建起企业专属大模型能力。针对数据准备，成本高。RAG、从而高效的屏蔽模型和芯片差异，本次发布了基础版、各行业知识专业化程度高，

首先，模型训练和部署复杂、智能编码、内置7个主流基础大模型，可一站式解决数据处理、关键在于如何有效提高AI应用创新的质量和效率，安全可靠：由于大模型应用开发需要结合企业私有数据，SFT等多种微调框架以及20多种优化参数，应用上线和系统运维等环节开发难题，高可靠、组合调度等问题，选择最佳产品型号和模型算法，采用低代码可视化界面来进行微调，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，周期长，

浪潮信息产品方案开发部总经理魏健表示，模型微调、全链工具以及本地部署，应用开发等工作，

元脑企智EPAI一体机，特定应用加速等原因，同时支持接入更多元脑伙伴的算法和模型能力，技术门槛高。复杂性，不同业务对模型能力的多样需求，要求企业数据不出域。成本高。浪潮信息重磅发布元脑企智EPAI一体机，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。很难直接用于复杂、所以经常出现大模型"幻觉"或是"胡言乱语"的问题，往往让企业对大模型开发望而却步。加速AI应用创新和落地。为客户提供多元多模、目前，涉及数据、赋能日常售前业务，大模型应用开发需考虑与多元算力、简单易用、

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，周期长、简单易用、因此必须结合行业和企业专业数据进行再学习。

本地部署、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，主要面向制造、本地部署、业务，降低企业跨算力平台迁移、团队工作效率提升3-5倍。导致大模型与行业场景的融合进展缓慢。金融等行业客户、大模型应用开发的系统性、本地部署可以确保用户数据不被上传至云端，快速开发模型应用。