训练与部署 LLM 模型
从包含 100 多个现成 LLM 的库中微调并部署 AI 模型，包括 Llama 3.1、DeepSeek-V3、Qwen 2.5 和众多其他先进模型。
AI workflow
将 AI 从笔记本部署到 Model serving，整个过程无缝连贯。
HiTechCloud AI Platform 帮助数据团队与 AI 工程师缩短模型开发生命周期，自动化运维流程，并按需扩展资源。
✓创建 Notebook Instance，并为每个数据集和模型配置适用的 CPU/GPU 资源。
✓微调LLMs、管理模型版本并按项目存储artifact。
✓部署 inference endpoint，跟踪性能并在流量增长时扩展资源。
✓在同一个 AI 运营流程中连接数据、GPU Cloud、存储和管理门户。
全面的 AI 平台
用于训练、微调、部署和管理 AI 模型的完整工具集。
从 LLMs、GPU Cloud、notebook instance 到 Model serving，企业可更快运行 AI，无需自建复杂基础设施。
在 portal 上的自主模式操作
在 HiTechCloud Portal 上直接创建笔记本实例、部署 Fine-tuning、inferencing 和 Model serving。
灵活扩展资源
灵活的 AI 模型运行环境，支持按需自动扩展，轻松部署大型复杂模型。
面向 AI 任务就绪的基础设施
提供适合 AI/ML 工作负载的 GPU 配置，如 HGX H100、RTX 4090、L40S、A40 及高性能网络系统。
按版本的 AI 模型管理
轻松部署、评估和管理模型性能，为每个环境提供多版本 AI 模型存储。
灵活的按需支付
根据基础设施、存储和模型资源的实际使用情况支付费用，采用Pay-as-you-go模式。
高效、安全、成本优化
为越南企业部署高速 AI 模型。
缩短 go-live 时间，确保资源高可用性，并将数据保留在符合越南本地运营要求的环境中。
缩短部署时间
在 HiTechCloud Portal 上部署完整的 AI 模型只需几分钟，相比从零开始构建平台可节省高达 70% 的资源。
为高可用性配置的资源
GPU 基础设施始终就绪并针对所有 AI 任务进行优化。资源系统具备高可用性，随时满足企业需求。
针对越南企业优化的安全
数据中心位于越南，助力企业在法律框架和数据主权要求下安心运行 AI。
工作原理
在一个平台上连接数据、GPU、notebook和model endpoint。
AI Platform 规范了 MLOps 工作流，便于企业按版本轻松测试、微调、部署和监控 AI 模型。
100+LLM 就绪
70%节省部署资源
GPU专为 AI/ML 优化的基础设施
值得信赖的合作伙伴
与企业携手通过 Cloud 和 AI 实现数字化转型。
了解越南企业如何利用 HiTechCloud 的云基础设施与 AI 实现更快速的增长、创新和扩展。
FAQ
关于AI Platform的常见问题。
企业在 HiTechCloud 上部署 notebook、fine-tuning、inference 和 model serving 前的快速概览。
什么是 AI Platform？
AI Platform 是一个帮助企业创建 notebook instance、微调 AI 模型、部署 inference 和管理模型的平台，所有操作均在同一个 Cloud 环境中进行。
AI Platform 是否支持常见的 LLM？
是的。该平台支持包含 100 多个 LLM 的库以及 Llama、DeepSeek、Qwen 等主流模型和众多其他开源模型，供企业根据业务场景选填。
能否在门户中直接微调 AI 模型？
是的。用户可以创建 notebook Instance、配置资源、运行 Fine-tuning、保存模型版本，并直接在 HiTechCloud Portal 上部署 inference。
该平台是否适用于 GPU Workload？
是的。AI Platform 专为需要高性能 GPU 的 AI/ML 任务而设计，涵盖 training、fine-tuning、inference、GenAI、chatbot 和 computer vision。
企业可以管理多个模型版本吗？
是的。该平台支持模型版本管理，便于团队在 MLOps 生命周期中对比、rollback、部署和跟踪每个版本的性能。
AI Platform 如何定价？
费用取决于 Compute/GPU 资源、存储容量、使用时长以及模型部署需求。HiTechCloud 将根据实际需求提供配置建议并出具报价单。
HiTechCloud 是否为企业提供 AI 部署咨询支持？
是。HiTechCloud 团队提供架构咨询、GPU 选择、数据 pipeline 设计、Fine-tuning、Model serving 以及 AI 运营成本优化等支持。
