火山引擎发布大模型训练云平台

最新推荐文章于 2025-11-25 12:11:01 发布

转载最新推荐文章于 2025-11-25 12:11:01 发布 · 164 阅读

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#火山引擎 #人工智能

火山引擎在“原动力大会”上推出了自研DPU和新版机器学习平台，该平台支持大规模模型训练和低延迟网络，旨在促进AI大模型的发展和各行业的智能化升级。同时，WPS宣布即将推出“WPSAI”，进一步涉足AI领域。

4月18日，火山引擎在其举办的“原动力大会”上发布自研DPU（数据处理器）等系列云产品，并推出新版机器学习平台：支持万卡级大模型训练、微秒级延迟网络，让大模型训练更稳更快。

火山引擎总裁谭待称，AI（人工智能）大模型有巨大潜力和创新空间，火山引擎会服务客户做好大模型，共同推动各行业的智能化升级。

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AI性能极致体验：通过字节火山引擎平台高效调用满血版DeepSeek-R1模型

2401_84052244的博客

02-20

6145

同时，深度思考不仅增强了模型的推理过程，还有效提高了推理的准确性，从而使模型能更精准地理解用户需求。尽管DeepSeek在多个领域展现了卓越的性能，但由于硬件资源的限制和系统负载过重，它在高并发使用时常出现不稳定的情况，特别是在大量用户同时进行深度学习训练时，系统容易出现卡顿或响应迟缓的现象。联网搜索功能则通过实时收集和整合网络上的最新资料，确保模型能够基于最前沿的信息进行推理，并最终输出更加全面和准确的结果。我们的代码也比较简单，之前我这里请求的是本地模型，现在这里是字节的模型。

火山引擎云平台在领域应用的实战经验分享

AI云原生与云计算技术学院

07-16

1112

本文旨在系统梳理火山引擎云平台的技术架构和服务矩阵，重点解析其在零售、金融、泛互联网等行业的落地实践经验。内容涵盖从基础设施到上层应用的完整技术栈，时间跨度涉及近3年的技术创新演进。文章采用"理论-架构-实践"三维结构，首先解析技术原理，接着剖析系统架构，最后通过真实案例展现实施细节。特别包含视频处理、推荐算法等核心模块的代码实现。1. veImageX：火山引擎智能图像处理服务2. veLive：实时音视频处理引擎3. DataWind：大数据分析平台4. Ark：云原生应用托管平台。

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火山引擎火山方舟平台微调SFT——赋予通用大模型深度思考能力

不负热爱

02-21

1663

本文介绍如何使用火山引擎上的火山方舟平台对大模型进行微调，使大模型能够服务于特定的场景。这里主要演示了使用长 CoT 的推理数据对 doubao-lite-32k 进行监督微调（SFT），以使 doubao-lite 大模型具备类似 DeepSeek-R1 的深度思考和推理能力。

火山引擎云上实战：一键部署 DeepSeek 大模型（蒸馏版）

volcenginetod的博客

03-11

1990

和此前 FLUX.1、Stable-Diffusion-WebUI 的部署流程类似，在本方案中，我们仍将使用火山引擎持续交付 CP 的 AI 应用功能，它提供预置模板，集成了主流的 AI 框架，封装了操作系统、AI 框架、依赖库等应用环境，可以完成 DeepSeek-R1-Distill 在刚刚创建的容器服务中的快速部署，大幅降低开发难度。在传统流量网关的基础上，APIG 集成丰富的服务发现和服务治理能力，打通微服务架构的内外部网络，可以帮助用户快速实现各服务之间、服务与客户端之间的安全通信。

阿里百炼VS火山方舟：大模型平台终极对决

yhd619的专栏

07-15

2743

阿里巴巴百炼与字节火山方舟大模型平台对比分析摘要：本文对比分析了阿里百炼和火山方舟两大AI平台在模型性能、成本效益及定制化能力等方面的表现。结果显示，阿里百炼在长文本处理（通义千问-Long模型）和代码生成方面具有优势，而火山方舟在高并发场景（支持500万TPM）和自适应对话（豆包1.6模型）表现更优。成本方面，百炼的长文本分析性价比更高，火山方舟的区间定价模式更灵活。建议企业根据具体需求选择：长文本和代码场景优先百炼，高并发和实时对话优选火山方舟，复杂业务可考虑混合部署策略。

一日连发两款视频大模型，火山引擎杀疯了！

2401_84494441的博客

09-25

1139

图源：雷科技火山引擎还在现场展示了全新的数字人生成应用，仅需数分钟即可完成数字人生成，并在数秒内进行音色克隆。简单的操作就可以让用户得到一个专属数字人，拟真的神态和语气，可以满足直播、在线教学、智能客服对话等多个领域的应用。此外，豆包的数字人还能与同声传译模型结合，让数字人随时切换不同的语言进行对话，这项功能在现场也引起了许多关注。

火山引擎云平台在行业领域的差异化竞争

AI云原生与云计算技术学院

05-31

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随着云计算技术的飞速发展，云平台市场竞争日益激烈。火山引擎云平台作为行业中的重要参与者，其差异化竞争策略对于自身的发展和行业格局的影响至关重要。本文的目的在于深入剖析火山引擎云平台在行业领域的差异化竞争优势，范围涵盖火山引擎云平台的技术特点、服务模式、应用场景等多个方面，旨在为行业从业者、研究者以及对云计算感兴趣的读者提供全面且深入的了解。本文将按照以下结构进行阐述：首先介绍火山引擎云平台的核心概念和相关联系，包括其技术架构和服务模式；接着详细分析其核心算法原理，并给出具体的操作步骤和Python代码示例。

字节掀了大模型的桌子，火山引擎能弯道超车吗？

GZZN2019的博客

05-21

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相比较其他云厂商来说，火山引擎在大模型领域的核心竞争优势之一，是来自于字节系中抖音、今日头条等搜索和内容的丰富生态资源，尤其是通过与抖音巨量引擎相结合，在数字营销、AI销售、文本/视频等内容创造上，而这也是火山引擎在AI应用层为企业提供服务的关键。据了解，豆包家族将通过字节跳动云计算业务火山引擎正式“营业”，值得注意的是，在现场火山引擎的大模型服务全矩阵图中，底层的大模型服务已经由此前的多个第三方大模型（MiniMax、百川等），全部替换为了豆包家族。这4个垂类领域，也跟字节的核心业务优势息息相关。

企业数字化转型必备：火山引擎云平台实战教程

AI云原生与云计算技术学院

06-18

476

随着全球数字化进程加速，企业面临业务敏捷化、数据价值挖掘、IT架构升级的多重挑战。火山引擎作为字节跳动旗下的云服务平台，集成了云计算、大数据、AI等核心技术能力，成为企业数字化转型的重要基础设施。本文聚焦火山引擎的核心产品矩阵，通过实战案例演示如何将云计算资源、数据中台、AI工具链与企业业务场景深度融合，覆盖技术选型、架构设计、开发部署、运维优化的全生命周期。核心概念：解析火山引擎技术架构与核心服务模块技术原理：深入计算、存储、数据中台的技术实现细节实战教程：通过完整项目演示开发部署全流程。

基于火山引擎云搜索服务和豆包模型搭建 RAG 推理任务

字节跳动云原生计算官方账号

08-09

2391

大语言模型（LLM，Large language model）作为新一轮科技产业革命的战略性技术，其核心能力在于深层语境解析与知识融合。在生成式人工智能方向主要用于图像生成，书写文稿，信息搜索等。当下的 LLM 模型是基于大量数据训练的，目的是让它们掌握广泛的普遍知识，这些知识被储存在它们神经网络的权重（也就是参数记忆）里。但是，如果我们要求 LLM 生成的回答涉及到它训练数据之外的知识，比如最新的、专有的或某个特定领域的信息，这时就可能出现事实上的错误（我们称之为“幻觉”）。

火山引擎 MongoDB 进化史：从扛住抖音流量洪峰到 AI 数据底座

volcenginetod的博客

11-20

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在生成式人工智能和大模型迅猛发展的当下，数据已不再仅仅是「存储」对象，而是智能应用的核心资产。MongoDB 凭借灵活的数据模型、丰富且高性能的查询能力以及原生向量检索能力，成为构建 RAG 系统、智能问答、推荐引擎等 AI 应用的理想基础。而在字节跳动庞大的技术版图中，MongoDB 也并非简单的 “数据库工具”，而是伴随业务从创业期到 AI 时代的 “核心数据底座”。

火山引擎Data Agent赋能金融行业，打造智能投顾与精准营销新范式

m0_60025795的博客

11-20

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其二是“智能营销Agent”，依托“一客一策”的超个性化服务能力，动态融合客户属性、行为与交易数据，突破传统粗放标签限制。这一转型的核心在于构建能够沉淀集体智慧的“企业级认知引擎”，其不仅是技术跃迁，更要求企业重塑与数据的关系：贯通内外部多源数据、简化人机交互以实现敏捷分析，并将专家经验转化为可复用的数字资产，从而加速从洞察到行动的闭环。未来，Data Agent将持续向预测性与模拟仿真能力演进，深化在复杂决策场景的应用，为金融、制造、医疗等领域提供可持续增长的智能引擎。

火山引擎多模态数据湖，破解智能驾驶数据处理瓶颈

m0_60025795的博客

11-20

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在某主机厂辅助驾驶项目中，火山引擎通过Remote Dataloader解决方案将数据预处理模块与训练集群解耦，使H20训练卡利用率从40%稳定提升至85%以上，单次训练迭代周期缩短50%，云端存储成本降低20%，整体技术降本达20%。该方案通过存储与计算架构的深度优化，助力企业将百PB级异构数据从“隐性负债”转化为驱动算法迭代与业务增长的核心资产。随着大模型与数据应用的深度融合，方案将进一步优化数据新鲜度、响应度与AI原生能力，为行业构建以数据消费为导向的要素化治理体系，推动智能驾驶技术向更高阶演进。

基于学习的人工智能（1）为什么学习？

致力于大数据+AI 的应用创新。

11-24

233

学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。

三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效

CalebLXL的博客

11-24

451

走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。

（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）

最新发布

2501_92808811的博客

11-25

291

在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。

中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026

iaast的博客

11-24

445

大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）

RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”

weixin_44876263的博客

11-24

444

RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。

基于华为开发者空间实现花卉识别

优快云高校俱乐部官方博客

11-21

1938

基于华为开发者空间实现花卉识别

火山大模型怎么用外部模型

08-05

火山引擎的大模型平台主要提供了一系列工具和接口，以支持开发者和企业快速构建、部署和管理AI模型。关于如何在火山引擎大模型中集成或调用外部模型，目前火山引擎主要围绕其自身的大模型服务进行封装和支持，但在某些场景下也支持用户自定义模型的部署和调用。如果希望将外部训练好的模型集成到火山引擎的推理服务中，通常可以通过以下方式进行： 1. **模型部署为服务**：用户可以将自己训练完成的模型打包为推理服务，并部署在火山引擎的云原生环境中。这通常涉及将模型转换为支持的格式（如ONNX、TensorFlow Serving、PyTorch TorchScript等），并编写相应的推理服务代码，用于接收请求并返回推理结果。 2. **自定义推理服务**：火山引擎支持用户通过容器化方式部署自定义推理服务。用户可以使用Docker镜像将模型及其依赖环境打包，并通过火山引擎的容器服务进行部署。部署完成后，可以通过API接口调用该模型服务。 3. **与大模型服务集成**：如果希望将外部模型与火山引擎的大模型服务进行联合推理（例如，作为大模型推理流程中的一个子模块），则可以通过构建自定义的推理管道，将多个模型服务串联或并联处理。火山引擎的API设计支持灵活的集成能力，允许开发者将多个模型服务组合使用。 4. **使用SDK进行本地调用**：对于某些需要在本地运行的模型，火山引擎也提供了SDK支持。用户可以在本地环境中加载外部模型，并通过SDK提供的接口与火山引擎的大模型服务进行交互。例如，可以先在本地进行预处理或后处理，再调用云端的大模型服务。以下是一个简单的Python代码示例，展示如何使用火山引擎的SDK进行客户端初始化，并设置自定义的推理服务地址，这可以用于调用部署在火山引擎平台上的模型服务： ```python import os from volcenginesdkarkruntime import Ark # 设置API Key和自定义推理服务地址 os.environ["ARK_API_KEY"] = "your_api_key" custom_base_url = "https://your-custom-model-service.com/api/v1" # 初始化客户端 client = Ark( api_key=os.environ.get("ARK_API_KEY"), base_url=custom_base_url, timeout=120, max_retries=2 ) # 调用外部模型服务 response = client.invoke("your_model_endpoint", input_data={"prompt": "Hello, world!"}) print(response) ``` 通过上述方式，开发者可以将外部模型集成到火山引擎的AI服务生态中，并实现与大模型的联合使用。需要注意的是，具体实现细节可能因模型类型、部署环境和业务需求的不同而有所变化，建议参考火山引擎官方文档获取更详细的指导[^2]。