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TAIP

解决方案

满足不同团队的需求。
共用一套 AI 平台。

TAIP 为 AI 研究、产品开发和平台运维提供统一支持。了解各类团队如何使用 TAIP 开展工作。

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AI 研究团队

从 Notebook 到训练任务，全程留在同一平台

为研究人员提供配备 GPU 的开发环境和可查看实时进度的训练模板，支持从实验到生产部署的完整流程，并统一管理身份与配额。

应用价值

  • 研究人员可在数小时内启动微调实验，缩短环境准备时间
  • 提交作业时实时校验配额，运行期间可查看日志、进度、TensorBoard 和 MLflow 记录
  • 中断的训练可从检查点恢复，减少重复计算和 GPU 消耗
  • 现有 Slurm 脚本可在同一集群中运行，共用身份认证和配额体系
  • 研究成果可在同一平台上部署到生产环境，减少迁移与改造工作

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AI 产品团队

在自有基础设施上开发和部署大模型应用

部署兼容 OpenAI 与 Anthropic 的推理接口，托管微调模型，并在专属算力上按 token 计量，便于管理成本、延迟和数据隐私。

应用价值

  • 兼容 OpenAI API，可沿用现有客户端
  • 统一监控成本与延迟，并通过前缀缓存感知路由减少长上下文智能体的重复计算
  • 依据自有文档生成回答，并标注来源页码，便于核实
  • 敏感数据自始至终留在您的环境之内

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平台与基础设施团队

建设统一的内部 AI 平台，减少从零开发的投入

TAIP 提供多租户管理、访问策略和监控功能，帮助平台团队将 GPU 集群建设成全公司可用的 AI 服务平台。

应用价值

  • 多团队配额、策略与审计开箱即用
  • 各产品共用令牌签发服务、SSH 网关和命令行工具，统一管理访问凭据
  • 统一查看存储后端、预测容量需求，并按租户统计 GiB·时用量
  • 按账本记录分摊成本，将预留的 GPU·时计入相应账户；预算用尽后限制新任务提交，运行中的任务继续执行
  • 用户可自助使用资源，管理员统一设置配额与访问策略
  • 同一平台覆盖 Notebook 开发、训练、模型注册和推理

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合规与本地部署

在自有环境中部署 AI，落实合规要求

TAIP 支持部署到自有数据中心、VPC 或物理隔离环境，并接入现有身份提供方（IdP）、网络策略和硬件。

应用价值

  • 原生支持本地、VPC 和物理隔离部署
  • 部署时即可接入现有身份与策略体系，并在全集群强制启用多因素认证
  • 仓库统一配置漏洞扫描策略，仅管理员可为指定命名空间设置豁免
  • 从集群操作到制品管理，保留可追溯的审计记录