服务内容
把算力资源，组织成面向应用的服务。
从现状到可以继续用的成果，范围在第一次交流里共同确认。
02
模型服务规划
- 部署、资源分配和版本
- 多团队共享与隔离
- 与 MaaS 的衔接
03
接入与运行
- 应用如何调用模型服务
- 排队、配额和优先级
- 监控、告警和故障处理
04
验证方法
- 容量和延迟怎么测
- 升级和回滚怎么做
- 验收看哪些指标
05
运营方式
- 按部门或客户计量
- 内部结算或对外服务
- 值班和变更流程
06
与应用的边界
- 基础设施负责到哪一层
- 模型和智能体由谁管理
- 避免机房和应用各说各话
服务架构
咨询落到一层一层的能力上。
不是一份放进抽屉的报告。架构、协同和开通方式，都对着可运行的产品来设计。
从这些情况出发
- 现有算力与机房
- 目标模型
- 业务并发
- 运维制度
面向应用的模型服务
- 资源GPU / NPU存储网络配额
- 模型服务部署版本推理接口隔离
- 运行监控告警扩缩变更
- 使用应用接入计量权限结算
交到谁手里
- 模型 API→ 业务应用与智能体
- 运行视图→ 运维团队
- 用量→ 内部结算或对外服务
依托阿拉丁 MaaS国产算力适配私有化审计
典型情况
销售进门时，客户通常是这样说的。
01
机房要开始跑大模型
- 客户的问题
- 有 GPU 或国产加速卡，但不知道模型怎么部署、多团队怎么共用、出了问题谁负责。
- 我们怎么做
- 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。
一份能执行的模型服务架构，而不是只买硬件。
02
对外提供模型服务
- 客户的问题
- 想把算力卖成服务，客户要的是接口和稳定性，不是一台服务器。
- 我们怎么做
- 补上版本、配额、计量、监控和变更流程，明确服务边界。
可以按用量提供的模型服务，而不是项目制代维。
03
信创与国产算力
- 客户的问题
- 业务要求国产环境，现有模型和应用是否跑得动没有验证。
- 我们怎么做
- 对齐芯片、模型和性能指标，约定验证样本和通过标准。
有实测依据的适配结论和后续运行方式。
怎么选
和其他做法比，差别在交付物。
按常见做法归纳，方便第一次交流时对齐预期。具体范围以双方确认为准。
| 对比维度 | 只出租算力 | 云厂商托管 | 阿拉丁数据中心咨询 |
|---|---|---|---|
| 模型服务而不是裸机 | 部署到接口和版本 | ||
| 落在现有机房 | 数据在云上 | 按现有条件规划 | |
| 国产算力 | 有卡，缺方法 | 视厂商 | 纳入资源与验证 |
| 多团队隔离与计量 | 配额、权限和用量 | ||
| 数据不出域 | 私有化运行 | ||
| 和应用、智能体衔接 | 接到 MaaS 与业务 |
支持 部分支持 / 需额外工作 不支持 / 需自建对比描述的是常见做法，不是对某一家厂商的评价。
- 01资源现状与需求匹配清单
- 02模型服务部署架构建议
- 03验证方案与运维协作流程
成果的形式和深度，在需求交流中共同确认。
推进流程
每一步，都有明确的下一步。
周期和协作方式按项目定。下面是一次咨询通常怎么走。
- 01
澄清问题
对齐业务目标、当前情况与约束，形成明确的咨询问题和服务范围。
需求摘要与范围说明 - 02
规划路径
梳理场景、数据、系统和组织协作，讨论可行方案与取舍。
架构建议与阶段计划 - 03
验证方案
针对约定场景准备样本、环境与标准，复核关键假设和限制。
验证记录与待办清单 - 04
整理交接
总结结论、风险和下一步事项，将成果交给相关业务与技术团队。
交付文档与后续建议
开始之前
预约交流 带上现状，开始一次有效的交流。
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。