标准发布流程
把训练产物接入构建、部署、验证和回滚流程，减少手工上线风险。
模型推理平台
Zi Turbine
模型产物稳定发布为推理服务
面向模型上线后的承载平台，把模型版本、运行环境、灰度发布、回滚、资源配置、接口规范和运行观测组织起来，让模型产物变成稳定可调用的服务能力。
核心能力
围绕客户交付、运行和治理，把平台能力落在可验收的工程环节上。
推理运行管理
围绕并发、批处理、缓存和资源占用管理推理服务状态。
服务质量闭环
结合指标和日志持续检查模型运行质量和版本影响。
适用场景
作为通用大平台的补充，优先补齐企业 AI 落地中最容易断裂的环节。
小模型上线
让训练产物进入稳定服务状态。
多版本灰度
在可控范围内比较模型版本表现。
推理资源优化
降低闲置资源和调用延迟。
模型回滚止损
在异常指标出现时快速恢复旧版本。
工程链路
用清晰的步骤、记录和验收物，把能力从方案推进到持续运行。
1模型接收
接入模型包、依赖和元数据。
2服务构建
封装镜像、接口和运行配置。
3发布验证
检查功能、性能和兼容性。
4运行调度
管理资源、并发和队列。
5回滚治理
跟踪版本并支持恢复。
建设可落地的企业 AI 工程底座
从“有工具”推进到“能交付、能运行、能治理”。