大模型推理实验
DeepSeek 等模型本地推理与评测。
Context
为什么卡在这里
课题组最耗时间的往往不是“有没有卡”，而是环境每次重装、多模型切换麻烦、学生实验和科研训练互相抢资源。
要解决的问题
- 开源大模型部署验证环境繁琐
- 多模型切换与依赖冲突
- 教学实验与科研抢同一批卡
- 缺少可视化管理，新人上手慢
元枢怎么做
- 预配置大模型推理验证平台
- 多模型调度与镜像管理
- 教学 / 科研配额隔离
- 可选一体机快速开箱
已在重点高校 AI 课题组落地，支撑 DeepSeek 系列在教育文本生成、阅读理解等场景的推理验证与实验迭代。
Scenarios
适用场景
同一套算力底座，按业务入口拆开用。
课程实验
班级配额，避免占满科研资源。
科研微调
小规模微调与对比实验。
共享平台
院系级统一入口与监控。
Reference Config
参考配置（可按 POC 调整）
不是固定报价单——先对齐 workload，再锁档位。
Appliance
一体机开箱
- DeepSeek 一体机一档
- 预装模型
- 开箱即用
快速开课 / 演示
Lab
实验室平台
- GPU 服务器 + 平台
- 多模型镜像
- 教学配额
课题组日常
School
院系共享
- 多节点 + 调度
- 配额与审计
- 驻场培训
多课程共用
Delivery
交付构成
推理平台多模型调度一体机可选教学配额镜像管理驻场培训
Acceptance
建议验收指标
上线前把“算不算交付完成”说清楚，避免只验收到货。
| 指标 | 目标（示例） | 怎么验 |
|---|---|---|
| 模型可调用 | 约定模型列表可用 | 接口抽检 |
| 配额生效 | 教学不挤占科研 | 策略验证 |
| 上手时间 | 新人可在约定时间内完成实验 | 培训记录 |
| 稳定性 | 实验周可服务 | 监控 |
Process
落地节奏
- 01
选型
一体机或集群
- 02
部署
模型与镜像
- 03
分权
教学/科研配额
- 04
培训
师生使用手册