解决什么问题
模型能跑起来，但成本高、延迟大、扩缩容靠手工，业务方不敢用。
怎么做的
先做推理性能与成本基线，再通过量化与批处理把单请求成本压下来；上线后按业务波峰弹性伸缩，并用监控报表持续调优。
云边端协同网关
需要现场实时响应的部分留在边缘，需要大算力的部分放到云端，避免数据全量来回搬。
模型托管与推理加速服务
模型部署、量化与推理优化一次做完，让同样的算力跑出更多请求、更低的响应时间。
- 模型部署与版本管理
- 量化与批处理推理优化
- 弹性伸缩与灰度发布
- 推理监控与成本报表
产品参数
| 支持框架 | 主流开源模型与自训模型 |
|---|---|
| 优化手段 | 量化 / 批处理 / 缓存 |
| 计费口径 | 按用量 / 包周期 |
产品详情
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个人品牌官网与获客页
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