客户挑战
客户是新加坡本地的能源公司，希望把 AI 应用于工作流程：从设备巡检的自然语言问答、报表自动生成，到工程知识库的智能检索。团队有模型选型与业务对接能力，但不希望自己去买 GPU、装机、跑机房、写调度平台、值夜班。
客户需要一套：GPU 算力有人管、模型对接业务有人做、7×24 有人值守 的端到端方案。
我们的方案
TWO TWO 从硬件到模型对接、到日常运维，一支团队走完：
1. 算力部署
8 个算力节点上线 —— 按客户业务规模匹配 GPU 型号与容量；机柜进场、上电、网络、监控、备件全部由 TWO TWO 团队负责。
2. 算力调度
按客户业务定制的算力调度平台：
- 训练任务与推理任务的资源隔离
- 优先级、队列、抢占策略按业务角色分层
- 用量、成本、SLA 的可视化 dashboard
3. 模型对接业务系统
在客户业务系统上落地两条主力模型：
- GLM —— 中英双语通用能力，用于工程报告生成、内部知识库问答
- QWEN —— 面向长文本与多轮对话，用于业务系统的智能助手场景
两条模型均通过 API 对接客户的现有业务系统（工单、知识库、报表），业务人员在既有工具里即可调用。
4. 7×24 托管运维
TWO TWO 值班团队负责节点健康监控、模型服务可用性、性能巡检、异常响应；客户团队专注于模型迭代与业务对接，不再受硬件与运维分心。
客户成果
- 上线时间从”季度”降到”周” —— 硬件、调度、模型对接由一家承包，客户团队从第一天就在跑业务
- 成本可控 —— 按客户业务规模的 8 个节点，避免了”先买一大批再想怎么用”的浪费
- 模型对接不孤立 —— GLM / QWEN 通过 API 落到既有工单、知识库、报表里，业务人员不用学新工具
- 7×24 有人值守 —— 客户团队可以下班回家，不再被半夜 GPU 报警拉起
完整案例受 NDA 约束。如需了解，欢迎联系我们做一次私密沟通。