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资源浪费
数据中心/Cloud/GPU资源无法统一调度，利用率低下。
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协作低效
跨团队协作困难，人工流程导致模型部署周期按照月进行计算。
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数据孤岛
多源异构数据（基因、影像等）难以整合管理。
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可控性不足
缺乏模型监控和审计机制，低效资源无法自动释放。
当前在人工智能技术快速迭代的浪潮下，MLOps作为支撑机器学习全生命周期管理的核心体系，却在落地实践中面临多重结构性挑战：资源调度离散化导致的算力冗余与成本攀升、跨团队协作的流程断层、多模态数据的治理困境，以及生产环境缺乏动态治理机制，这些痛点正严重制约着AI工业化落地的效率与质量。 医药研发智能算力调度平台解决了资源调度离散化、协作断层、数据治理缺失、生产监控薄弱等MLOps落地瓶颈，帮助企业实现制药全流程降本增效。
数据中心/Cloud/GPU资源无法统一调度，利用率低下。
跨团队协作困难，人工流程导致模型部署周期按照月进行计算。
多源异构数据（基因、影像等）难以整合管理。
缺乏模型监控和审计机制，低效资源无法自动释放。
MLOps全链路优化，资源利用率显著提升，计算成本大幅降低同时预测性维护有效减少设备停机时间，生产周期明显缩短。
研发效率跃升，实验迭代速度显著提升，模型部署周期从月级缩短至周级。
基础架构支撑能力，华讯网络依托成熟数据中心及混合云实施经验，提供高稳定性AI基座同时通过丰富的IT系统整合经验，实现算力调度系统与企业现有架构无缝对接。
全流程自动化提效：构建标准化ML工作流，预期缩短模型迭代周期70%，实现实验过程全链路可追。智能调度算法预计提升GPU利用率2倍以上，显著降低任务排队等待时间。
资源智能调度降本：混合云动态伸缩机制目标降低云资源成本30%-50%，优化硬件投资回报率。实时负载监控预计减少资源闲置率80%，提升算力资源集约化水平。
GxP合规与研发赋能：建立符合GxP规范的审计追踪体系，预期减少合规审计耗时60%，保障监管审查零缺陷。支撑多管线并行研发，预计加速候选药物筛选流程2-3倍，缩短临床前研究周期。
沪公网安备31011502002642号
