天翼云服务器如何实现高效模型推理与安全防护？

4小时前 • 阿里云 • 阅读 1

一、模型推理优化：CPU与分布式计算协同

天翼云通过CPU实例与GPU集群的混合部署策略，实现大模型推理场景的成本与效率平衡。针对显存需求超限、低请求量场景，采用CPU资源划分粒度更小的优势，结合分布式文件系统(HPFS)与自适应并行策略，可将70B参数模型的训练效率提升至业界领先水平。具体优化措施包括：

天翼云采用端到端安全防护机制，覆盖网络传输、数据存储与系统运行全链路。基于虚拟私有云(VPC)实现的网络隔离，结合入侵检测系统(IDS)和分布式防火墙，可抵御99%以上的网络攻击。核心防护措施包含：

针对数据敏感型场景，天翼云CTyunOS支持从1.5B到70B模型的私有化部署，具备一键安装与低配设备适配能力。通过Open WebUI、Chatbox等多终端接入方式，满足企业级用户的多样化需求。典型应用场景包括：

天翼云息壤训练服务平台通过全链路监控与秒级CheckPoint技术，实现万卡集群故障分钟级恢复。基于AI的故障预测系统可提前识别硬件异常，结合弹性带宽调度，确保推理服务的连续性。

容灾系统核心指标

天翼云通过软硬件协同优化与安全防护体系创新，构建了支持千亿参数模型推理的云服务平台。其特色在于将分布式计算资源调度与零信任安全架构深度融合，为企业用户提供兼顾效率与合规性的大模型部署解决方案。

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