エンタープライズプライベートLLMプラットフォーム

エンタープライズプライベートLLMプラットフォーム

Llama 4/Qwen 3.x/DeepSeek V4等の主要オープンソースモデルをサポート、プライベート展開、ファインチューニング、推論加速のフルスタックソリューションを提供

コア技術優位性

コア技術優位性

01

マルチモデルサポート

Llama 4、Qwen 3.x、DeepSeek V4、GLM-5.x、Mistral等の主要オープンソースモデルをサポート、柔軟な切り替え

02

推論加速最適化

vLLMの連続バッチ処理+PagedAttention+FlashAttention2+量子化(INT8/INT4)、同じGPUメモリでより高い同時実行数に対応

03

効率的ファインチューニングフレームワーク

LoRA/QLoRA/P-Tuning v2をサポート、アダプター重みのみを学習しフルパラメータ更新が不要なため、シングルGPUで70B級モデルをファインチューニング可能

04

プライベート・セキュア展開

ローカル/プライベートクラウド/ハイブリッドクラウド展開をサポート、データはイントラネット内に留まり、MLPS 2.0/GDPR/HIPAA準拠

エンタープライズアプリケーションシナリオ

エンタープライズアプリケーションシナリオ

01

ドメイン専用LLM

金融/医療/法務/製造等の垂直ドメインモデルカスタマイズ、自社コーパスでドメイン用語と出力フォーマットを整合

  • ·業界ナレッジ注入(LoRAファインチューニング)
  • ·専門用語理解
  • ·コンプライアンスリスク制御
  • ·継続的反復最適化
  • ·多言語サポート(中英日韓)

02

インテリジェント対話アシスタント

エンタープライズ対話システム、コンテキストメモリ、マルチターン対話、意図認識をサポート、応答レイテンシ<100ms

  • ·マルチターン対話管理(100ターン以上)
  • ·長文理解(128K tokens)
  • ·Function Callingツール呼び出し
  • ·ストリーミング出力で最初のトークンレイテンシを削減
  • ·感情分析とパーソナライゼーション

03

コード生成アシスタント

40以上のプログラミング言語をサポート、リポジトリのコンテキストを踏まえてコードを生成し、実行可能なユニットテストを自動生成

  • ·コード補完と生成
  • ·コードレビューと最適化提案
  • ·ユニットテスト自動生成
  • ·バグ検出と修正
  • ·技術文書自動作成

完全な展開フロー

完全な展開フロー

01

要件調査とソリューション設計

ビジネスシナリオ、データ規模、パフォーマンス要件を評価し、最適なモデルアーキテクチャ(7B/13B/70B/400B)を推奨

02

インフラ準備

GPUサーバー選定(A100/H100/国産昇騰910)、Kubernetesクラスタ構築、モニタリングアラート設定

03

モデル展開と最適化

モデル量子化(INT8/INT4)、vLLM推論加速、マルチレプリカロードバランシング、TPS 1000以上達成

04

データ準備とファインチューニング

企業データクレンジングとアノテーション、LoRA/QLoRAファインチューニングトレーニング、RLHF人間フィードバック強化学習

05

テストと評価

機能テスト、パフォーマンスストレステスト、セキュリティ侵入テスト、精度評価(BLEU/ROUGE/BERTScore)

06

本番稼働と運用サポート

段階的リリース、全量リリース、7x24時間モニタリング、モデル継続最適化、バージョン反復管理

Supported Models

支持的开源模型家族

Llama 4 / 3.xQwen 3.xDeepSeek V4 / V3.2GLM-5.xMistralGemma 4Baichuan M-series

FAQ

私有大模型常见问题

YGG 的私有大模型支持哪些模型?

支持主流开源大模型家族(Llama 4 / 3.x、Qwen 3.x、DeepSeek V4 / V3.2、GLM-5.x、Mistral、Gemma 4、Baichuan M-series),以及 Claude / GPT (OpenAI) / Gemini 商用 API。模型清单最后核对:2026-08-01。

模型微调通常需要多久?

典型 LoRA / QLoRA 微调 3-7 天完成;全量微调(Full Fine-Tune)约 2 周。时间取决于数据规模和目标任务。交付前提供离线评估报告和回滚方案。

推理性能如何?

用 vLLM 的连续批处理(continuous batching)+ PagedAttention,在同样显存预算下承载更高并发。配合 TensorRT 与 AWQ / GPTQ 量化压低显存占用,支持分布式推理与异构 GPU 调度。实际吞吐取决于模型规模、上下文长度和并发数,交付前在客户真实负载上压测给出实测值。

数据安全如何保障?

全流程 AES-256 静态加密 + TLS 1.3 传输加密;训练和推理均在客户边界内完成;审计日志全量留痕;符合等保 2.0 / ISO 27001 对齐要求。

支持哪些开源模型家族?

开源可私有部署家族:Llama 4 / 3.x、Qwen 3.x、DeepSeek V4 / V3.2、GLM-5.x、Mistral、Gemma 4、Baichuan M-series。每次社区发布新版会在 2 个月内完成接入评估与更新,模型清单带核对日期,可在私有大模型产品页查看。

専用LLMを展開

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