真实服务如何开通
当前接受模型试用预约。提交需求后，运营团队将确认任务、模型范围和服务准备情况；完成端点验证后再邀请开通。实际模型范围、运行配置和接口能力以部署验证结果及服务约定为准。
账号、客户与模型授权
注册账号用于身份登录；客户开通用于进入工作空间；模型授权决定可调用的服务范围。三者分别确认，创建 API 密钥不等于自动获得全部模型权限。
从资源条件出发
根据 GPU 型号、显存、网络与运维条件，评估模型规模和推理方式。
围绕任务验证模型
用实际场景样例测试回答质量、上下文、耗时与并发，确认可交付范围。
明确服务和数据边界
确认部署环境、访问范围、运维责任和授权额度，再安排试用或专属交付。
DEPLOY FOR YOUR TASK
让模型，运行在合适的环境。
围绕部署与运行交付，选择适合任务的服务方式。
开放模型部署
结合模型许可、参数规模、精度和设备条件评估部署方案。
重点确认
模型版本、显存占用、推理框架与样例效果。
持续服务交付
为企业与研究任务配置模型运行环境和服务端点。
重点确认
资源时段、接口能力、并发范围与维护分工。
按边界部署
根据现场条件、网络策略与数据需求评估本地模型服务。
重点确认
访问路径、数据处理范围、运维权限与验收方式。
FROM MODEL TO SERVICE
部署完成，还要验证服务。
每一步都对应明确的准备项与确认结果。
01
确认任务与资源
收集任务样例、模型偏好、设备和部署边界。
02
适配并部署
选择合适的运行配置，准备模型与访问端点。
03
验证效果与计量
测试请求、响应、性能和用量记录，明确限制。
04
授权并交付
确认客户权限、额度、有效期与运维责任。
能源来源与绿色属性按具体资源材料说明；不预设所有部署环境均由绿电供给。
CONNECTED BY ZEONEXUS API模型运行交付，
模型运行交付，
与统一 API 接入相连。
自有算力模型服务解决模型如何部署与运行；聚合 API 解决应用如何统一接入多种模型。完成验证的自有模型，可作为聚合 API 的模型来源。
从应用接入，还是从模型部署开始？
- 已有应用，需要调用模型
- 大模型聚合 API
- 明确模型，需要部署运行
- 自有算力模型服务
- 明确 GPU 资源需求
- 分布式算力服务