【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及大模型，尤其涉及一種面向場景應用的企業大模型選型方法以及一種面向場景應用的企業大模型選型系統。
技術介紹
1、在當今數據驅動的世界中，企業大模型正在迅速成為各行業創新和競爭力的關鍵推動力。企業大模型指的是那些由大量數據和復雜算法訓練而成的人工智能模型，能夠面向特定企業運營場景處理和分析多種復雜任務。這些模型通?；谏疃葘W習和自然語言處理技術，具有高度的準確性和預測能力。企業大模型的應用范圍廣泛，包括自動化客服系統、個性化推薦引擎、智能制造系統以及財務風險管理等。企業大模型不僅是當前技術發展的前沿，也是企業實現數字化轉型和智能化運營的重要工具。
2、在企業大模型的構建過程中，選擇適合的開源大模型作為底座大模型來進一步開發應用場景至關重要。企業大模型選型是指在眾多可用的人工智能模型中(例如：llama,qwen，baichuan等)，挑選出最適合企業特定需求和戰略目標的模型。這一過程需要綜合考慮多個因素，包括模型的性能、適用場景、可擴展性、性能要求、計算資源和成本等。同時，企業大模型選型是一個復雜而重要的過程，需要企業全面評估各方面的因素，選擇最能滿足其業務需求和戰略目標的大模型。這不僅能夠提升企業的運營效率和決策能力，還能為企業帶來持續的競爭優勢。
3、目前，面向場景的企業大模型選型暫無完整的實施步驟以及功能完備的系統實現，這意味著企業在選擇適合其特定業務需求的大模型時，往往面臨諸多挑戰和不確定性。首先，由于缺乏標準化的選型流程和詳細的實施步驟，企業在評估和比較不同模型時，常常需要依賴于自身的
4、其次，當前市場上缺乏一站式的選型系統或工具，使得企業難以系統性地評估模型的性能和適用性?，F有的一些工具和平臺通常只能覆蓋選型過程中的某些環節，如硬件適配或性能測試，無法提供模型選型的全流程支持。這種功能上的不完備性，迫使企業在選型過程中需要整合多個工具和手動進行許多步驟，進一步增加了工作量和復雜度。
5、此外，企業在選型過程中還需要面對不斷變化的技術趨勢和市場動態。隨著人工智能技術的快速發展和應用場景的不斷擴展，新模型和新算法層出不窮，這使得企業必須持續關注行業前沿，及時更新選型標準和策略。然而，缺乏系統性、功能完備的選型支持，使得企業難以快速適應這些變化，可能錯失最佳的選型時機或選擇不適合其長期發展的模型。
技術實現思路
1、針對上述問題，本專利技術提供了一種面向場景應用的企業大模型選型方法及系統，通過綜合考慮硬件資源和場景性能等因素，系統地評估和選擇最適合其特定需求的模型，從而優化資源配置，提升大模型在實際業務中的適配效率，提高業務運營效率，增強市場競爭力。
2、為實現上述目的，本專利技術提供了一種面向場景應用的企業大模型選型方法，包括：
3、根據大模型的商用許可協議，獲取可供企業選擇的大模型；
4、根據所述企業的現有硬件資源，由大模型列表中篩選得到滿足硬件使用要求的初選模型；
5、根據使用場景所需的推理速度，由所述初選模型中篩選得到滿足參數范圍的候選模型；
6、利用對應場景的測試數據對所述候選模型進行能力評估，根據評估結果確定最佳模型。
7、在上述技術方案中，優選地，所述根據所述企業的現有硬件資源，由大模型列表中篩選得到滿足硬件使用要求的初選模型，具體過程包括：
8、確定所述企業所現有硬件的cpu型號、gpu顯卡型號和npu顯卡型號；
9、根據所述企業擁有硬件資源型號，確定所能適配的推理框架和訓練框架；
10、在所述大模型列表中篩選對應所述推理框架和訓練框架的大模型種類，得到所能適配的初選模型。
11、在上述技術方案中，優選地，所述根據使用場景所需的推理速度，由所述初選模型中篩選得到滿足參數范圍的候選模型，具體過程包括：
12、根據使用場景的硬件測試所能支持的推理效率；
13、根據所述推理效率對應的參數指標，由所述初選模型中篩選出能夠滿足所述參數指標的候選模型。
14、在上述技術方案中，優選地，所述利用對應場景的測試數據對所述候選模型進行能力評估的具體過程包括：
15、將面向場景的能力分解為面向特定任務的能力，并分別針對每種任務構建對應的測試數據和評價指標；
16、針對每個候選模型，分別利用所述測試數據進行測試，并采用對應的所述評價指標對所述候選模型進行評價；
17、根據預設的任務權重，對評價結果進行加權平均，分別得到每個候選模型的能力評估結果。
18、在上述技術方案中，優選地，所述根據評估結果確定最佳模型的具體過程包括：
19、將所有候選模型的加權平均后的能力評估結果進行排序，將結果最優的模型確定為最佳模型。
20、本專利技術還提出一種面向場景應用的企業大模型選型系統，應用如上述技術方案中任一項公開的面向場景應用的企業大模型選型方法，包括：
21、模型列表獲取模塊，用于根據大模型的商用許可協議，獲取可供企業選擇的大模型；
22、模型硬件初選模塊，用于根據所述企業的現有硬件資源，由大模型列表中篩選得到滿足硬件使用要求的初選模型；
23、模型場景候選模塊，用于根據使用場景所需的推理速度，由所述初選模型中篩選得到滿足參數范圍的候選模型；
24、模型能力評估模塊，用于利用對應場景的測試數據對所述候選模型進行能力評估，根據評估結果確定最佳模型。
25、在上述技術方案中，優選地，所述模型硬件初選模塊具體用于：
26、確定所述企業所現有硬件的cpu型號、gpu顯卡型號和npu顯卡型號；
27、根據所述企業擁有硬件資源型號，確定所能適配的推理框架和訓練框架；
28、在所述大模型列表中篩選對應所述推理框架和訓練框架的大模型種類，得到所能適配的初選模型。
29、在上述技術方案中，優選地，所述模型場景候選模塊具體用于：
30、根據使用場景的硬件測試所能支持的推理效率；
31、根據所述推理效率對應的參數指標，由所述初選模型中篩選出能夠滿足所述參數指標的候選模型。
32、在上述技術方案中，優選地，所述模型能力評估模塊具體用于：
33、將面向場景的能力分解為面向特定任務的能力，并分別針對每種任務構建對應的測試數據和評價指標；
34、針對每個候選模型，分別利用所述測試數據進行測試，并采用對應的所述評價指標對所述候選模型進行評價；
35、根據預設的任務權重，對評價結果進行加權平均，分別得到每個候選模型的能力評估結果。
36、在上述技術方案中，優選地，所述模型能力評估模塊還用于：
37、將所有候選模型的加權平均后的能力評估結果進行排序，將結果最優的模型確定為最佳模型。本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種面向場景應用的企業大模型選型方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的面向場景應用的企業大模型選型方法，其特征在于，所述根據所述企業的現有硬件資源，由大模型列表中篩選得到滿足硬件使用要求的初選模型，具體過程包括：
3.根據權利要求1所述的面向場景應用的企業大模型選型方法，其特征在于，所述根據使用場景所需的推理速度，由所述初選模型中篩選得到滿足參數范圍的候選模型，具體過程包括：
4.根據權利要求1所述的面向場景應用的企業大模型選型方法，其特征在于，所述利用對應場景的測試數據對所述候選模型進行能力評估的具體過程包括：
5.根據權利要求4所述的面向場景應用的企業大模型選型方法，其特征在于，所述根據評估結果確定最佳模型的具體過程包括：
6.一種面向場景應用的企業大模型選型系統，其特征在于，應用如權利要求1至5中任一項所述的面向場景應用的企業大模型選型方法，包括：
7.根據權利要求6所述的面向場景應用的企業大模型選型系統，其特征在于，所述模型硬件初選模塊具體用于：
8.根據權利要求6所述的面
9.根據權利要求6所述的面向場景應用的企業大模型選型系統，其特征在于，所述模型能力評估模塊具體用于：
10.根據權利要求9所述的面向場景應用的企業大模型選型系統，其特征在于，所述模型能力評估模塊還用于：
...【技術特征摘要】
1.一種面向場景應用的企業大模型選型方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的面向場景應用的企業大模型選型方法，其特征在于，所述根據所述企業的現有硬件資源，由大模型列表中篩選得到滿足硬件使用要求的初選模型，具體過程包括：
3.根據權利要求1所述的面向場景應用的企業大模型選型方法，其特征在于，所述根據使用場景所需的推理速度，由所述初選模型中篩選得到滿足參數范圍的候選模型，具體過程包括：
4.根據權利要求1所述的面向場景應用的企業大模型選型方法，其特征在于，所述利用對應場景的測試數據對所述候選模型進行能力評估的具體過程包括：
5.根據權利要求4所述的面向場景應用的企業大模型選型方法，其特征...
【專利技術屬性】
技術研發人員：賈晨，
申請(專利權)人：北京思特奇信息技術股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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