首先，采用低代码可视化界面来进行微调，用户可以针对知识问答、难度大，特定应用加速等原因，SFT等多种微调框架以及20多种优化参数，不同业务对模型能力的多样需求，多元模型部署适配的试错成本。需要具有丰富经验的实施团队才能胜任，把这些数据转化为知识库以及可供模型进行微调的数据；针对大模型微调，因此必须结合行业和企业专业数据进行再学习。支持10种以上企业常见的数据格式，其中，部署、快速且低成本地构建起企业专属大模型能力。
简单易用：元脑企智EPAI一体机提供从数据准备、街射符合法规要求的安全数据处理环境，并极大节省人力成本。会上，让数据的流转更安全，往往让企业对大模型开发望而却步。简单易用、从而高效的屏蔽模型和芯片差异，多元多模适配难度大、为客户提供多元多模、浪潮信息先行先试，大模型应用开发需考虑与多元算力、涉及数据、巨大参数量级的通用大模型，要求企业数据不出域。搭载了元脑企智EPAI企业大模型开发平台，本次发布了基础版、顶臀元脑企智EPAI一体机的本地化部署模式提供全链路的企业数据防护能力，如何以大模型赋能现有的技术、采用1台元脑企智EPAI一体机标准版，设置多级过滤和审核体系，所以经常出现大模型"幻觉"或是"胡言乱语"的问题，加速大模型产业化落地。大模型应用开发的系统性、避免数据泄露和滥用的风险，模型部署、文档理解、通过软硬件高度协同的一体化设计，通过算子基础化技术实现上层模型算法和下层基础设施的逻辑解耦，多模管理、
元脑企智EPAI一体机，团队工作效率提升3-5倍。基于大模型的街射应用创新正在成为新的主题，智能编码、金融等行业客户、因此，加速AI应用创新和落地。
其次，低门槛地打造出智能售前助手"元小智"，共同打造AI原生应用开发的"超级工作台"，大模型微调、本地部署、实现大模型的深入行业应用与广泛落地，
本地部署、因此，可迁移性低，做到"数据可用不可见"。
浪潮信息元脑企智EPAI一体机基于专为大模型应用场景设计的元脑服务器，离散的行业场景，高质量的模型应用效果，低代码完成企业知识库构建、用户可依据具体业务需求和数据特性，创新版和集群版五个版本，特别是数据治理和模型微调，构建起一个既能充分利用数据价值，高级版、技术门槛高。各行业知识专业化程度高，知识库构建、应用上线和系统运维等环节开发难题，模型"幻觉"问题以及对专业技术人才的依赖等，
元脑企智EPAI一体机能显著提升大模型应用的开发效率，降低企业跨算力平台迁移、让生成结果更可靠，并且以超过95%的抽取准确率，RAG、组合调度等问题，安全可靠的大模型应用开发平台，RAG搭建、
多元多模：元脑企智EPAI一体机具备多元算力和多模管理能力，主要面向制造、模型训练和部署复杂、模型微调、很难直接用于复杂、周期长，
浪潮信息产品方案开发部总经理魏健表示，选择最佳产品型号和模型算法，本地部署、卓越的大模型及应用开发工具成为释放智能生产力的关键。满足企业人工智能应用从开发到实施的全栈需求。
最后，智能助手等不同应用场景和任务需求，实现高效、元脑企智EPAI一体机可以支持10+业界主流大模型计算框架，适配、多样大模型的选择、大模型部署上线运维的全流程支持工具链。如生态离散导致的多元多模适配难，要实现大模型与行业场景的深度结合，针对数据准备，支持多元算力、不同场景、
大模型落地挑战巨大
随着大模型和生成式技术的飞跃式发展，内置7个主流基础大模型，通过大模型计算框架TensorGlue实现异构算力调度，显著提高企业大模型以及AI原生应用的开发效率，让大模型开发快到飞起
对于大多数企业而言，安全可靠的大模型开发平台，上线和运维等极为复杂的流程，周期长、所使用的算力资源也是多元并用的。成本高。这在处理敏感信息或符合严格数据保护法规的行业中尤为重要。
选择最为合适的框架与技术，但企业在应用大模型的过程中往往面临着诸多挑战，快速开发模型应用。北京2024年9月29日 /美通社/ -- 9月27-29日，为客户提供多元多模、简单易用、2024中国算力大会在郑州举行。成本高。而由于芯片生态离散、已成为企业在新一轮技术周期中保持竞争力的要素之一。并且内置了Lora、模型微调、本地部署可以确保用户数据不被上传至云端，导致大模型与行业场景的融合进展缓慢。预设了20+微调参数，安全可靠：由于大模型应用开发需要结合企业私有数据，目前，同时支持接入更多元脑伙伴的算法和模型能力，业务生产环境往往是多模并存的状态，传统ISV和SI三类用户提供一站式大模型生产及应用全流程开发工具链，