UCloud全栈私有云解决方案，打造AIGC强大智算底座
当前，AIGC 在文本、代码、图像、声音、视频、3D 等各大领域都开始探索应用场景，有分析认为， 2023 年，AICG将迎来商业化应用的爆发期。随着 AIGC 应用场景的不断扩展和深入，AI 大模型管理的安全性和可控性问题日益凸显，成为影响人工智能技术推广和应用的重要瓶颈。
面对 AIGC 大模型落地的私有化场景，UCloud全栈私有云解决方案，提供构建大模型算力底座的计算资源、网络连接、数据存储和模型管理等能力，一站式解决私有化场景下的大模型托管、存储、部署、运行等，帮助用户在安全合规的保障下，快速创建和部署模型。
五大产品能力 构建AICG算力底座
UCloud全栈私有云解决方案，基于 UCloudStack 私有云、UCloudStor 分布式存储及 USDP 智能大数据平台等，构建安全稳定的AICG基础设施，让用户专注业务创新，从而保证大模型的进一步应用和推广。
- 性能卓越的计算资源
大模型在运行过程中对算力要求较高，需要稳定、可靠且强大的计算资源。UCloudStack 私有云平台可基于通用服务器和专属硬件，统一提供 CPU、GPU 等多种异构计算资源的调度及管理（如 V100S、A800），通过强大的虚拟化管理能力，一键部署底层计算资源并运行模型，充分利用不同异构资源的硬件加速能力，加速模型的运行及生成速度。
UCloudStack 私有云平台一方面基于智能的资源感知和调度机制，进行自动调度和资源优化，在提高资源利用率的同时，进一步提升推理效率。另一方面采用内存优化和自适应技术，能够根据当前异构资源的使用情况以及推理实例的策略配置，动态改变影响显存消耗的推理配置。
- 稳定可靠的数据存储
大模型在推理运行过程中会采用和生成大量数据，需要高可靠、高可用的数据存储和备份机制。UCloudStor分布式存储，支持多存储类型协议，提供稳定可靠、开放兼容、弹性扩展的块、文件和对象存储服务，将存储资源池化，使得模型和生成数据可以自由流通，提升数据利用率。同时结合多副本、多级故障域、故障自恢复等数据保护机制，保证模型和数据安全稳定运行。
- 高性能分布式网络
AI 模型的训练和推理需要大量数据的传输和存储，对于基础底座的网络性能要求较高。UCloudStack 私有云和 UCloudStor 统一分布式存储，共同提供算力资源的网络和存储，并通过分布式网络机制进行转发，透传物理网络性能，基于 25G、40G 网络可显著提高模型算力的效率和性能。
- 全方位的安全保障
UCloud 全栈私有云解决方案从多个层面保障模型和数据的安全。在云平台层面，支持多租户和 VPC 隔离网络，结合云防火墙，严格进行数据隔离和访问权限控制；在模型托管方面，对模型仓库实行严密的权限管理机制；在数据存储方面，通过私有化部署和数据磁盘加密保证安全可控；在模型分发和运行过程中，也提供全面的账号认证和日志审计功能，全方位保证模型和数据的安全性。
5．全托管式模型管理
UCloud 全栈私有云解决方案提供大模型统一托管服务和大模型仓库，用户可自定义模型的上传、下载、权限控制、分发部署及运行。同时提供多种模型部署模式，支持灵活定制的 API 发布和一键打包应用，方便用户轻松快捷的管理 AI 模型。UCloud私有化方案已对主流模型进行部署测试和验证，包括 Vicuna、Koala、OpenAssistant (oasst)、Dolly、ChatGLM、StableLM、Alpaca 及 LLaMA 等，均可快捷实现AI模型从仓库拉取到部署运行的全过程。
四大产品优势 助力大模型私有化
安全可靠
UClouStack私有云平台 和 UCloudStor分布式存储 采用严格的数据隔离和访问控制措施，还支持多种安全防护技术，包括数据加密、防火墙、认证授权、日志审计等，保障用户数据和模型的安全。
高效易用
UCloud 全栈私有云解决方案支持多种开放的开发框架和工具，包括 TensorFlow、PyTorch、Caffe 等，提供强大的 API 和 SDK，方便开发者进行二次开发和集成。同时还具有高效的模型托管和部署能力，可以满足不同业务场景的需求。
灵活定制
UCloud 全栈私有云解决方案支持用户自定义模型的上传、下载、分发部署、运行及权限控制等，同时还提供多种模型管理和调度的功能，方便用户灵活定制和管理 AI 模型。
降低成本
UCloud 全栈私有云解决方案可以充分利用企业现有的 IT 基础设施，降低企业的用云成本。同时，也可以结合优刻得低成本自建数据中心和全面公有云服务，构建混合云架构，进一步优化AI基础设施的总投入成本。
UCloud 全栈私有云解决方案，可以为企业和机构提供安全、可控、高效的 AI 模型管理和治理服务，有效保护数据隐私和模型安全，保障在安全的算力环境下进行AI创新。未来，UCloud将继续通过打造安全稳定的智算底座，并通过“大模型+大算力”的融合，探索AI算力创新，与用户和合作伙伴共同构建AI生态。