有算力,但用不起来
医院已采购 GPU 服务器或算力节点,但驱动、框架、模型、推理服务和应用平台之间依赖复杂,缺少统一交付路径。
医疗大模型要进入院内业务,必须同时解决算力适配、模型部署、安全合规、知识增强、应用集成和持续运维问题。
医院已采购 GPU 服务器或算力节点,但驱动、框架、模型、推理服务和应用平台之间依赖复杂,缺少统一交付路径。
医疗数据敏感,公有云调用难以满足院内安全要求;本地部署又涉及模型适配、显存优化、服务编排和接口发布。
大模型服务需要持续监控、故障排查、性能调优、版本升级和资源调度,传统 IT 运维体系难以直接覆盖 AI Infra。
仅部署通用大模型无法直接产生业务价值,还需要结合院内制度、指南、病历规范、科研资料和业务系统。
医疗 AI 不能只追求能回答,还要关注权限控制、日志审计、知识来源、输出边界和临床使用规范。
不要求医院重新购买整套一体机,而是基于医院已有或规划中的裸算力机,完成大模型底座、推理服务、知识库、智能体应用和运维体系的部署集成。
围绕医院内网、已有算力、数据安全和业务集成需求,将底层复杂度封装为可验收、可维护的服务能力。
模型、知识库、向量库、应用服务均可部署在医院内网环境,支持离线部署、专网部署和院内权限体系对接。
针对医院已有服务器进行硬件、显卡、显存、存储和网络评估,按实际资源选择合适模型规模与推理方案。
支持通用大模型、医疗专用模型、Embedding、Rerank、多模态模型的统一部署、服务发布和版本管理。
构建可更新、可检索、可追溯的医院专属知识库,让回答基于院内资料、制度规范和权威文档。
覆盖 GPU 资源、模型接口、应用服务、日志审计、异常告警、版本升级、故障处理和性能调优。
支持用户角色权限、知识库权限、操作日志、调用记录、敏感词策略和输出提示约束,明确辅助决策边界。
每一步都有明确输出物,方便医院信息科、业务科室和管理部门共同验收。
评估算力配置、操作系统、GPU/AI 加速卡、网络、存储、安全要求和目标场景。
确定模型选型、部署方式、并发目标、知识库范围、应用清单和接口方式。
完成基础环境、推理服务、模型服务、向量库、应用平台和日志体系部署。
接入院内文档、制度、指南、科研资料或业务系统接口,配置知识库和应用流程。
围绕响应速度、并发能力、知识命中率、权限隔离、日志审计和应用效果验证。
提供远程或现场支持,包括巡检、故障处理、模型更新、知识更新和使用培训。
把复杂的大模型技术,转化为安全、稳定、可使用、可演进的院内 AI 服务能力。医院无需从底层工程开始摸索,可以围绕实际业务场景逐步验证、扩展和运营。
减少医院自行摸索部署、适配和调优的时间,让大模型能力更快进入业务试用和应用验证阶段。
由专业团队完成复杂底层环境和模型服务建设,医院信息科无需从零搭建完整 AI Infra 能力。
院内私有化部署,配合权限、审计、日志和知识来源管理,满足医疗数据安全和内部管理要求。
提供持续运维、版本升级和应用优化服务,避免系统上线后无人维护、无法扩展或性能衰减。
我们帮助医院完成大模型部署、应用接入与长期运维,让 AI 能力在院内安全、稳定、持续地产生业务价值。