访问入口
Web / SSH确认 Web 与 SSH 的进入方式、开发实例端口以及客户内网中的访问范围。
典型任务
数据不出域
现有资源纳管
本地镜像仓库
操作审计
长期运维
本地交付边界
先确认资源、访问、数据和审计边界
私有化部署的重点不是把云端页面原样搬进内网，而是明确哪些资源被纳管、人员如何进入、数据如何持久化，以及关键操作如何留痕。
资源与配额
CPU / GPU将 CPU、GPU、内存和存储纳入统一监控，按用户或任务确认节点配置与资源分配。
数据与镜像
Storage / Image确认外部文件存储挂载、数据持久化目录和自定义 Docker 镜像的管理方式。
操作留痕
Audit Log对资源调用、模型操作和代码获取保留记录，可核对操作 IP、地域、耗时与结果。
实施路径
根据现有基础选择部署起点
单机、现有集群和新建环境的起点不同，先核对当前资源与上线目标，再确定平台接入和扩展顺序。
01
既有资源纳管
已有 CPU、GPU 或存储资源时，先核对驱动、网络、节点状态和可纳管范围，再评估平台接入。
适合已有服务器或小型集群
02
软硬件一体新建
新建环境时，将计算节点、存储网络、容器环境与调度平台放在同一方案中核对。
适合固定团队与长期负载
03
分阶段上线
可先验证开发与训练链路，再根据业务边界评估模型服务、镜像仓库和审计能力上线。
适合先验证再扩展的项目
上线验收
六个闭环逐项验证
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01
资源可见
GPU、CPU、内存与存储状态能够在客户环境内查看，资源分配结果与实际节点一致。
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02
环境可进入
Notebook、Web 或 SSH 入口按约定网络边界可用，选定框架与容器能够正常启动。
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03
数据可持久化
数据集、任务输入输出和外部文件存储挂载路径经过读写与重启验证。
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04
镜像可复现
自定义 Docker 镜像能够入库、拉取并用于开发或训练实例，关键版本有记录。
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05
训练与服务可衔接
启动文件、运行参数、监控指标和模型发布链路按约定范围完成验证。
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06
操作可追溯
资源、代码、模型和服务相关操作能够按用户、IP、耗时与执行结果查询。
FAQ
咨询前常见问题
这些问题用于帮助你整理任务条件，具体资源、周期和交付深度仍按项目确认。
CPU 节点、GPU 节点和 NPU 节点怎么选？ +
CPU 更适合大量通用并行计算、批处理和部分传统仿真；GPU 更适合深度学习训练、GPU 加速求解和可视化；NPU 通常用于国产化 AI 训练、推理或适配验证。具体选择需要看软件和任务规模。
显存不够时一定要增加 GPU 卡数吗？ +
不一定。显存不足可能需要降低 batch、使用混合精度、模型切分或更换更大显存卡。增加卡数是否有效取决于训练方式、互联网络和代码并行能力。
资源规格表里的配置是否代表实时库存？ +
资源规格表用于说明可评估的资源类型和配置口径，不等同于实时库存、排队策略或固定交付时间。正式使用前仍需结合任务和当前资源安排确认。
AI 训练任务需要提前准备什么？ +
建议准备模型框架、训练脚本、数据规模、预期显存、运行方式和目标结果。如果已有日志或历史运行配置，也可以一起提供，便于判断瓶颈。
私有化服务器选型为什么要看散热和电源？ +
多 GPU 服务器长期高负载运行时，散热、电源、机箱空间和噪声会直接影响稳定性。只按显卡型号选型容易忽略整机约束。
能否支持国产算力适配？ +
可以先评估国产算力适配路径。需要确认模型框架、算子支持、数据格式、目标硬件和推理或训练目标。是否能迁移以及工作量需要按项目验证。