? 千帆平台：企业级大模型开发的一站式利器
在当下的 AI 时代，企业级大模型开发面临着诸多挑战，如技术门槛高、开发成本大、部署复杂等。而百度智能云千帆大模型平台凭借其强大的功能和一站式解决方案，成为了企业开发大模型的首选。
? 技术优势：高性能与低成本的完美结合
百度智能云千帆大模型平台在技术方面具有显著优势。其通过 “国产芯昆仑芯 + 百舸 GPU 算力平台” 的软硬一体技术体系，为 AI 大模型训练与推理提供了高性能、高性价比的算力解决方案。昆仑芯超节点突破传统单机 8 卡产品形态，单柜可容纳 32/64 张昆仑芯 AI 加速卡，卡间互联带宽提升 8 倍，单机训练性能提升 10 倍，单卡推理性能提升 13 倍。百舸 GPU 算力平台在万卡任务上，有效训练时长占比达到 99.5%，推理吞吐提升了 20 倍，推理速度提升了 50% 以上。
此外，千帆平台接入了 33 个大模型，包括 LLaMA2 全系列、ChatGLM2 等，这些模型经过千帆平台二次性能增强，推理成本可降低 50%。平台还提供多种低门槛调优工具，如 SFT（全量参数微调、Prompt Tuning、LoRA）及强化学习（奖励模型学习、强化学习训练）等，同一模型可通过多种方式持续调优。
? 开发流程：简化步骤，快速上手
千帆平台的开发流程非常简化，企业和开发者可以轻松上手。平台正式上线的 Python SDK 版本并全面开源，用户可基于千帆 SDK 通过代码接入并调用百度智能云千帆大模型平台的能力，轻松实现 LLMOps 全流程的落地，快速构建自己的大语言模型应用。
SDK 支持对话补全、续写补全、语义向量、插件、文生图等一系列功能，帮助用户轻松完成应用开发。例如，对话补全适用于对话生成、智能问答等场景；续写补全适合文档报告编写、内容创作等场景；语义向量可用于文本检索、知识库查询等场景；插件应用则填补了大模型在实时信息获取、多模态、垂直领域知识问答等场景的能力空白；文生图功能基于开源的 StableDiffusion 等开源多模态大模型，用户可快速调用进行图文创作。
用户还可以通过 Langchain 接入千帆 SDK，Langchain 是当前非常流行的开源大模型框架，用户可以在其中通过千帆 SDK 接入并使用百度智能云千帆大模型平台的训练等一系列能力，让应用场景开发更轻松、更便捷。
? 实际应用：多领域的成功案例
千帆平台在多个领域都有成功的应用案例。在教育领域，百度智能云千帆大模型平台实现了从智能题库生成到学情分析的全流程智能化，让普通学校也能拥有 “因材施教” 的能力。考试宝借助千帆大模型平台，能快速生成高质量教学资料和练习题，并依据学生学习数据提供个性化学习建议和反馈，减轻教师负担，提高教学效率。环球网校引入百度智能云 AI 教育解决方案后，在教学效率和学习体验上显著提升，智能辅导系统能随时为学员提供针对性指导，学习效果明显提高。
在文旅领域，基于百度千帆大模型平台的智能规划助手已实现 “景点信息实时检索 + 文化内涵 AI 解析” 的双重突破。例如，当用户查询 “盐城海盐文化历史背景” 时，系统可自动调取地方志文献、学术研究成果，结合大模型的知识整合能力，生成图文并茂的解读方案，为盐城文旅项目的数字化展示提供技术支撑。
在工业仿真、医疗培训等垂直场景中，百度千帆大模型平台的多模态检索能力同样展现价值。通过强制联网搜索模式，企业可实时获取行业最新标准、设备参数等信息，并借助大模型的场景化生成能力，快速构建虚拟培训场景，降低实体场景搭建成本。
? 成本效益：降低成本，提升效率
千帆平台在降低成本方面表现出色。通过优化模型吞吐、降低模型尺寸，实现模型推理速度的大幅提升，调优后模型体积可压缩至 25%-50%，推理成本可降低 50%。例如，蒸馏后的模型由于其更轻量，在部署时可使用更少的资源达到更高的 QPS，大幅降低企业的模型使用成本。
在算力层面，百度智能云成功点亮了昆仑芯 P800 三万卡集群，也基于百舸 GPU 算力平台适配了国产化 P800 芯片，来提供整个模型推理服务，为 DeepSeek 等开源模型提供优质且适配性强的环境，使模型发挥出更高的性能。以 DeepSeek R1 满血版为例，百舸 + 昆仑芯的方案，对推理吞吐和时延等关键指标做了优化，单卡吞吐性能相比国内主流芯片方案可以高出 90%；在大规模高并发场景下，模型推理速度可以提升 40% 以上。
?️ 安全保障：全面的安全措施
千帆平台非常注重安全保障，预置的安全模块可以有效控制输入和输出的安全风险，为用户提供全面的模型安全、内容安全和数据安全保障。客户在千帆上调用第三方模型，也享有平台的安全保障。
平台还对第三方大模型做了二次安全增强，更好管控模型输出的安全性。例如，在数据处理方面，千帆 ModelBuilder 具备数据洞察与处理功能，可以快捷筛选与处理数据，得到高质量的 SFT 训练数据。
? 教程：模型蒸馏的具体操作
使用百度智能云千帆 ModelBuilder 进行模型蒸馏非常简单，仅需 3 个小时即可完成。以下是具体操作步骤：
第一步，基于 DeepSeek-R1 萃取数据。采样公开数据集 s1 及 Math-Step-DPO 的部分数据，使用千帆 ModelBuilder 预置的 DeepSeek-R1 API 进行推理，获取 9000 条原始数据。为进一步提升数据质量，需要进一步筛选过滤掉过长数据、结果不准确数据，使用数据洞察与处理功能进行快捷筛选与处理，最终得到 7701 条高质量的 SFT 训练数据。
第二步，选择轻量模型精调。千帆 ModelBuilder 预置了丰富的基础模型支持精调，由于在复杂问题上思考数据长，因此选择 ERNIE-Speed-Pro-128K 模型进行 SFT 训练。在训练过程中本次训练迭代轮次设置为 3，学习率设置为 3e-5，序列长度设置为 32768，保证训练效果。
第三步，效果快速评估。训练完成后，选择了 GSM8K、SCQ5K 等多个公开数据集创建自动评估任务，通过 ERNIE-4.0-Turbo 作为裁判员模型并自定义评估指标，快速得到评估结果。
第一步，基于 DeepSeek-R1 萃取数据。采样公开数据集 s1 及 Math-Step-DPO 的部分数据，使用千帆 ModelBuilder 预置的 DeepSeek-R1 API 进行推理，获取 9000 条原始数据。为进一步提升数据质量，需要进一步筛选过滤掉过长数据、结果不准确数据，使用数据洞察与处理功能进行快捷筛选与处理，最终得到 7701 条高质量的 SFT 训练数据。
第二步，选择轻量模型精调。千帆 ModelBuilder 预置了丰富的基础模型支持精调，由于在复杂问题上思考数据长，因此选择 ERNIE-Speed-Pro-128K 模型进行 SFT 训练。在训练过程中本次训练迭代轮次设置为 3，学习率设置为 3e-5，序列长度设置为 32768，保证训练效果。
第三步，效果快速评估。训练完成后，选择了 GSM8K、SCQ5K 等多个公开数据集创建自动评估任务，通过 ERNIE-4.0-Turbo 作为裁判员模型并自定义评估指标，快速得到评估结果。
? 与其他平台的对比：千帆的独特优势
与字节扣子、腾讯元器、阿里云百炼等平台相比，千帆平台具有独特的优势。千帆 AppBuilder 提供全面便捷的应用开发套件与资源环境，包括大模型驱动的开发组件、内置 RAG、Agent、GBI 等常用的 AI 原生应用框架，语音识别、TTS、文生图等 AI 能力组件，以及各类 IAAS 云资源，使得开发者能够在一个平台上完成从应用开发到部署的全过程，大大提高了开发效率。
千帆平台支持进行多轮对话配置，模型支持将选定的历史对话信息作为输入，允许企业开发应用时引入自研插件，与业务场景充分融合。此外，千帆平台的结构简洁轻量化，聚焦应用、资源，资源层组件 / 知识库清晰，发布渠道整合百度搜索、企业微信等，开发链路短，适合快速搭建轻量级应用。
? 总结
百度智能云千帆大模型平台凭借其强大的技术优势、简化的开发流程、丰富的实际应用案例、显著的成本效益、全面的安全保障以及独特的与其他平台相比的优势，成为了企业级大模型开发的一站式解决方案。无论是教育、文旅、工业仿真还是其他领域，千帆平台都能为企业提供高效、便捷、安全的大模型开发服务。如果你正在寻找一个可靠的企业级大模型开发平台，千帆平台绝对是你的不二之选。
该文章由dudu123.com嘟嘟 ai 导航整理，嘟嘟 AI 导航汇集全网优质网址资源和最新优质 AI 工具。
