标准解读

《GB/Z 254-2026 人工智能 语言大模型云端推理部署工具链技术要求》这一标准旨在为基于云平台的语言大模型提供一套完整的部署与管理指南。它涵盖了从模型训练到上线服务全生命周期中涉及的技术细节和最佳实践,确保了高质量、高效率的服务交付。

该文件首先定义了一系列术语和缩写,为后续内容的理解打下了基础。接着,对适用于本标准的范围进行了明确说明,指出其主要针对的是使用大规模数据集训练而成的语言处理AI系统,在云计算环境中进行高效运行的需求场景。

在技术要求部分,详细列出了实现一个合格的大模型云端推理部署工具链所需满足的各项条件。这包括但不限于:支持多种主流深度学习框架;具备灵活可扩展性以适应不同规模及类型的模型需求;能够提供高性能计算资源调度能力;拥有强大的数据管理和预处理功能;以及完善的监控报警机制等。

此外,还特别强调了安全性和隐私保护的重要性,规定了相应的措施来保证用户信息的安全,并防止未经授权访问或泄露敏感数据。同时,也提出了对于易用性的考量,比如通过图形界面简化操作流程、提供详尽文档帮助开发者快速上手等。


如需获取更多详尽信息,请直接参考下方经官方授权发布的权威标准文档。

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  • 2026-08-27 颁布
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文档简介

ICS35240

CCSL.70

中华人民共和国国家标准化指导性技术文件

GB/Z254—2026

人工智能语言大模型云端推理部署工具链

技术要求

Artificialintelligence—Technicalrequirementsforcloud-basedinference

deploymenttoolchainoflargelanguagemodels

2026-08-27发布

国家市场监督管理总局发布

国家标准化管理委员会

GB/Z254—2026

目次

前言

…………………………Ⅲ

范围

1………………………1

规范性引用文件

2…………………………1

术语和定义

3………………1

缩略语

4……………………2

语言大模型云端推理部署工具链框架

5…………………3

功能要求

6…………………3

硬件环境

6.1……………3

压缩工具

6.2……………4

推理引擎

6.3……………5

推理服务

6.4……………6

性能要求

7…………………7

硬件环境

7.1……………7

推理引擎

7.2……………7

推理服务

7.3……………8

GB/Z254—2026

前言

本文件为规范类指导性技术文件

本文件按照标准化工作导则第部分标准化文件的结构和起草规则的规定

GB/T1.1—2020《1:》

起草

请注意本文件的某些内容可能涉及专利本文件的发布机构不承担识别专利的责任

。。

本文由全国信息技术标准化技术委员会提出并归口

(SAC/TC28)。

本文件起草单位中国电子技术标准化研究院上海商汤智能科技有限公司北京航空航天大学

:、、、

上海库帕思科技有限公司北京人形机器人创新中心有限公司海信集团控股股份有限公司北京百度

、、、

网讯科技有限公司中国南方电网有限责任公司超高压输电公司贵阳局天翼云科技有限公司青岛理

、、、

工大学企知道科技有限公司北京智源人工智能研究院浪潮通信信息系统有限公司科大讯飞股份有

、、、、

限公司杭州海康威视数字技术股份有限公司广东中科凯泽信息科技有限公司西安汇智信息科技有

、、、

限公司深圳市优必选科技股份有限公司山东省人工智能研究院深圳市迪博技术有限公司天津大

、、、、

学深信服科技股份有限公司

、。

本文件主要起草人徐洋龚睿昊吴庚林达华李斌斌郭晋阳孙传兴刘祥龙山栋明施佳樑

:、、、、、、、、、、

周彩红刘宁蔺向楠于佃海党青青张治然王帅康鲁迪张玉柱刘颖肖红梅梁秉豪王萍萍

、、、、、、、、、、、、、

章放张凯吴军惠晓滨梁乔玲单珂袁吉郑喜吕琪高宇徐金涛

、、、、、、、、、、。

GB/Z254—2026

人工智能语言大模型云端推理部署工具链

技术要求

1范围

本文件确立了云端语言大模型推理部署工具链框架规定了其功能要求和性能要求

,。

本文件适用于云端语言大模型推理部署工具链的设计研发和应用

、。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款其中注日期的引用文

。,

件仅该日期对应的版本适用于本文件不注日期的引用文件其最新版本包括所有的修改单适用于

,;,()

本文件

信息技术人工智能术语

GB/T41867—2022

人工智能计算设备调度与协同第部分虚拟化与调度

GB/T45401.1—20251:

人工智能计算设备调度与协同第部分分布式计算框架

GB/T45401.2—20252:

人工智能深度学习编译器接口

GB/T46345—2025

3术语和定义

和界定的以及下列术语和定义适用于本文件

GB/T41867—2022GB/T46345—2025。

31

.

语言大模型largelanguagemodels

通过大规模的语料数据经过预训练及微调等操作得到的具有理解推理生成等能力的深度学习

,、、

模型

32

.

推理inference

从给定的前提进行论证并得出结论

注1在人工智能领域中一个前提是一个事实一个规则一个模型一个特征或原始数据

:,、、、。

注2术语推理既指过程也指结果

:“”。

来源

[:GB/T41867—2022,3.2.30]

33

.

模型部署modeldeployment

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