AI训推实验箱：大模型本地化训推一体化

将大模型训练与推理能力浓缩于一台桌面级设备。AI训推实验箱通过显存扩容算法与专用硬件加速卡，突破单显卡显存瓶颈，让14B级大模型的全参微调不再依赖昂贵的大规模GPU集群，以极致简洁的交互与极低的成本，让每一个人都能训练出自己的数字分身。

产品概述

AI训推实验箱是一款专为大模型本地化训练与推理打造的桌面级一体机，集推理加速、训练显存扩容、训推一体MAAS平台于一体。设备通过“显存扩容算法+显存扩容卡”的独特架构，在单张RTX 5060 Ti显卡的基础上，实现14B大模型的全参微调，模型本地训练硬件成本下降90%，推理并发数量提升50%，适用于高校AI实训室、教授课题研究、学院知识库建设及科研机构专属模型训练等场景。

核心优势

• 成本革命：模型本地训练硬件成本下降90%，传统方案需8张L20（48G显存）显卡，现仅需1张RTX 5060 Ti + 1张320GB显存扩容卡

• 主流模型全覆盖：支持DeepSeek、千问（Qwen）、Falcon等主流LLM模型，全面覆盖MoE混合专家模型架构

• 推理并发倍增：通过显存扩容方案，模型推理并发数量提升50%

• 软硬协同优化：集成AI Studio训练平台、AI Link算法平台与显存扩容卡，形成完整的训推一体生态

• 轻量化部署：桌面级体积，无需机房改造与高功率供电，即插即用

硬件规格

技术原理：显存扩容核心技术

传统方案下，14B大模型全参微调需要8张48G显存显卡（如NV L20/RTX 5880）才能承载。AI训推实验箱通过独创的显存扩容算法，仅需1张RTX 5060 Ti（16GB显存）配合1张320GB显存扩容卡即可完成同等任务。

技术核心包含三大机制：

• 模型切片：将大模型参数切分为可独立调度的计算单元

• 流水线调度：通过数据智能迁移策略，优化计算与数据传输的并行效率

• 高频/低频区块智能迁移：基于数据访问频率的动态感知，将高频访问区块保留在GPU高速显存，低频区块自动迁移至扩容卡，实现计算效率与显存容量的最佳平衡

核心算法由 AI Link算法平台与大模型训练加速框架共同驱动，确保训练过程的稳定与高效。

训推一体MAAS平台

平台提供从数据准备到模型部署的全链路工具链，以极致简洁的交互降低大模型训练门槛：

首页控制台

• 平台数据总览看板

• 系统资源实时监控（GPU/CPU/内存/存储）

数据集管理

• 数据集分类与上传

• 数据格式校验与预览

• AI数据清洗（自动去重、格式标准化、异常检测）

模型管理

• 已训练模型的展示与管理

• 模型下载、信息编辑与删除

• 支持模型标签分类与状态展示

模型调优

• 调优任务列表（参数配置、状态、进度）

• 任务详情查看（实时日志、Loss曲线、资源占用）

• 支持创建调优任务，可视化调优全过程

模型量化

• 支持GGUF格式量化

• 可视化量化过程与结果

• 量化后模型直接用于推理部署

模型评测

• 支持常见指标评测

• 支持自定义数据集评测

• 评估结果可视化展示

模型推理与对话

• 推理任务列表，支持任务快速启动/停止

• 多话题对话管理，消息持久化存储

• 支持历史消息二次编辑

• 支持挂载知识库进行智能问答

• 支持常见推理参数（Temperature、Top-P等）设置

知识库管理

• 支持上传文件与文件夹

• 快速检索确认结果

• 知识库基本信息编辑与管理

方案架构

应用场景

• 高校AI实训室：支撑大模型原理教学与动手实训，学生可亲手完成模型微调全流程

• 教授课题研究：低成本开展大模型方向科研探索，加速学术成果产出

• 学院知识库建设：基于本地私有数据训练专属模型，构建学科知识库Agent

• 高校科研机构：半导体、生物信息等领域的AI深度挖掘与专属模型训练