Token Hub
模型访问
当现有模型可支持用例时，通过 Token Hub 评估模型访问权限。
应用 → Token Hub
Ruk-Com Agent
各服务均提供代理支持
与技术及网络安全专家团队合作：监控、异常分析、规划及协调响应。
AI / ML · 解决方案设计
在确定机器规模之前，先选择模型方案
AI 并不总是需要从 GPU 开始。我们的团队将根据具体用例、数据和评估标准，为您量身定制符合需求和成本的方案。
这些是可选的评估路径，非每个项目都必须连续执行的步骤。
服务详情
围绕真实业务问题定义AI评估标准
AI/ML项目服务将具体应用场景与所需GPU、Token Hub和存储连接起来。从应用场景、数据和评估标准开始，然后评估通过Token Hub进行模型访问是否足够，或是否需要基于GPU的训练和推理服务。
GPU
当工作负载需要GPU时，评估训练或模型服务的计算资源需求。
Token Hub
将模型访问与项目实际应用场景关联，并在投入基础设施之前评估可行方案。
存储
规划项目数据存储及其与现有系统的集成
评估与集成
在进入生产环境前，需确认评估标准和集成范围。
计划先行
- AI应解决哪些业务问题？
- 数据准备程度如何？
- 如何衡量成功？
在明确AI项目之前，是否应先购买GPU资源？
应从具体使用场景、数据和评估标准入手，然后判断是否需要通过Token Hub进行模型访问，或需要GPU进行训练和推理服务。
AI/ML服务评估前需要做哪些准备？
需准备回答：AI应解决哪些业务问题？数据准备程度如何？如何衡量成功？这些问题有助于团队提出合适的范围和成本方案。