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算力中心

算力中心由云邊端三級算力組成，每級算力進一步分為三層，共同組成三級九層的新一代算力云網(wǎng)。

算法中心

算法中心包括工業(yè)大模型算法底座、GenAI模型、判別式深度學習模型、機器學習模型。 工業(yè)大模型算法底座以復旦大學自主研發(fā)、具備完整知識產(chǎn)權的MOSS大模型為核心，結合開源社區(qū)各級別性能突出 的開源大模型共同組成。在各級別開源模型選型上，當前以Llama3.1-405B、Qwen2-72B系列、Qwen1.5-32B、 Qwen2/Llama3.1/ChatGLM等10B以下模型為核心（持續(xù)更新）。同時在保障企業(yè)數(shù)據(jù)安全的情況下，可以適當接 入Claude3、Gemini、ChatGLM、Kimi等性能領先的閉源商業(yè)模型。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)中心

企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)中心旨在建立高質量、專業(yè)化數(shù)據(jù)集，基于開源數(shù)據(jù)集平臺、全球和國內的優(yōu)秀實踐，依據(jù)特定行業(yè) 與企業(yè)實際需求，由企業(yè)數(shù)據(jù)中心與行業(yè)數(shù)據(jù)集共同組成。

• 全球數(shù)據(jù)集 利用開源平臺（如Huggingface）進行爬蟲操作和自動化信息提取，構建一個全球性的工業(yè)大模型數(shù)據(jù)集。通過數(shù)據(jù)平臺的開放API，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的匯總與加載，降低技術門檻，加速工業(yè)應用的創(chuàng)新。
• 國內數(shù)據(jù)集 結合復旦大學、Modelscope等國內高校與開源平臺的資源，打造符合中國國情的工業(yè)大模型數(shù)據(jù)集?；诟咝?、平臺生態(tài)，促進科研機構和企業(yè)之間的合作，共同推進數(shù)據(jù)集的建立與技術創(chuàng)新。
• 行業(yè)數(shù)據(jù)集 建立行業(yè)知識圖譜和信息提取系統(tǒng)，提供深度的行業(yè)洞察和數(shù)據(jù)分析。通過建設行業(yè)數(shù)據(jù)集，支持行業(yè)內的協(xié)同工作和知識共享，推動整個行業(yè)的數(shù)字化轉型。
• 企業(yè)數(shù)據(jù)集 與行業(yè)領先企業(yè)合作，簡歷企業(yè)級的圖紙數(shù)據(jù)庫、工藝數(shù)據(jù)庫、裝配數(shù)據(jù)庫等，為企業(yè)提供專屬的數(shù)據(jù)支持和服務。通過企業(yè)數(shù)據(jù)中心，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的集成和融合，支持跨部門、跨數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析和決策支持，提升企業(yè)的運營效率和市場響應速度。

應用中心

應用中心以模型/MaaS為核心支撐，既可以通過低代碼、可拖拽等方式加速開發(fā)人員建立大模型/AI應用，又可以作 為應用的運維與管理平臺，全面支持LLMOps等任務。