賴耶超級 AI 工廠：三層架構驅動大模型應用落地
賴耶超級 AI 工廠基於 NVIDIA AI Enterprise 構建，從構成上分為基礎架構、大模型生產框架和智能體應用三部分：
基礎架構層：由萬卡大規模集群管理系統 KAA 和賴耶集群堆疊全棧優化方案 MONA 組成。基於 NVIDIA AI Enterprise 的 BCME（Base Command Manager Essentials）組件對萬卡集群進行部署和管理，實現了 IO 通訊優化、資源虛擬化、雲原生管理和編排、高性能多租戶隔離、計費計量、動態部署擴展、GPU 驅動適配等功能。
大模型生產框架：中間層的 MANAS 大模型生產框架基於 NVIDIA AI Enterprise 的 NeMo Framework 提供核心組件，涵蓋從資料處理到模型訓練、模型對齊、模型微調和企業部署過程中對安全審查的安全護欄等全套功能。
智能體應用層：最上層的 LIM（Laiye Inference Microservice）智能體服務與生產工廠，基於 NVIDIA NIM 提供的核心能力，能夠在短時間內完成系統集成。面向企業 IT 團隊，提供易用無代碼化的多模態知識庫、多模態微調資料集、大模型微調定制和版本管理、多模態智能對話和企業搜索、行業智能體參考設計等一站式企業大模型定制化平台。
賴耶超級 AI 工廠提供企業大模型生產和場景應用兩大核心功能。大模型生產功能包含大規模 GPU 集群的組網調優、模型的穩定性訓練和企業垂類大模型定制；企業場景應用功能提供開箱即用的 OpenAI 相容的大模型 API 微服務，以及屏蔽 GPU 底層複雜技術細節的加速推理鏡像服務。
最佳實踐：已落地多家千P級算力中心
賴耶 AI 超級工廠是基於 NVIDIA AI Enterprise 的最佳實踐，目前已在多家千P級算力中心完成落地應用，在大模型訓練效率和推理性能上達到了同類型最佳水平，幫助各行各業的企業以更低成本、更快速度將大模型應用到實際場景中。
北京賴耶資訊科技有限公司 CEO Lucas Dai 表示：「賴耶科技通過與 NVIDIA 團隊合作，基於 NVIDIA AI Enterprise 打造的超級 AI 工廠，幫助企業快速定制專屬的大模型。我們的平台將企業從模型開發到應用落地的週期從幾個月縮短至幾天或幾周，大幅提高了業務響應速度，降低了運營成本。」
大模型場景應用落地實例
案例一：多模組混合架構提升天氣預測能力
該氣象大模型採用多模組混合架構，結合深度學習、圖神經網路與傳統物理模型，顯著提升長期天氣模式預測能力。在國際測試中預報精度超越傳統數值模型，特別在 7-15 天的中期預報中提高近 20%，15-30 天的超長期預報達到傳統模型 7 天水平。賴耶科技基於 NVIDIA AI Enterprise 提供的加速組件，讓計算效率提升近萬倍，實現全球尺度和百米局地尺度間無縫切換，預報期延長至 30 天。
案例二：優化資料處理與分析效率
賴耶大模型的 API 服務基於 NVIDIA NIM 提供快速和穩定模型部署和發佈，成功實現了大模型在大資料企業應用中的落地。平台賦能企業內部各部門，提升了資料處理和分析的效率，優化了企業的內部溝通和客戶服務流程，亦可快速生成複雜的商業報告，幫助管理層做出更明智的決策。
案例三：提升集群管理與算力利用率
某算力中心部署了賴耶超級 AI 工廠，對萬卡規模的集群進行管理和性能優化，提供了高可靠的模型訓練服務，對整體集群的模型算力利用率（MFU）提升了 2 倍。同時提供的大模型 API 微服務，面向區域內客戶提供大模型服務，實現了從算力運營到 Token 運營的轉變，達到了算力增值運營的目的。
未來展望
賴耶科技將繼續與 NVIDIA 技術團隊合作，為企業實現大模型 Token 賦能，加速大模型場景應用落地。期望在不久的將來，大模型能在更多領域得到廣泛應用，不僅惠及更多企業，還將為社會的發展帶來更多價值。
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