上海拔俗 AI 大模型私有化微调主要支持哪些开源与国产架构？

上海拔俗重点支持 DeepSeek-V4-Pro-0813 / DeepSeek-R1 全系列、Qwen2.5 (0.5B-72B)、Llama 3.3 以及 GLM-4。在算力适配上，全面支持 NVIDIA RTX 4090/A100/H800、华为昇腾 CANN 8.0 (910B/310B)、摩尔线程 MUSA 及海光 DCU。

企业私有化部署大模型如何保障核心商业机密与代码安全？

拔俗坚持纯内网物理隔离部署方案，所有基座权重、向量数据库及推理微服务均运行于客户机房物理断网服务器中。交付时全量移交未加密源代码、微调模型权重（Safetensors）及 Docker 部署脚本，享有 100% 自主可控与商业化主权。

工业视觉质检最高支持多高的检测帧率与反应延迟？

通过 DeepStream 7 零拷贝流媒体与 TensorRT 10 INT8 算子融合，拔俗工业质检单帧端到端推理耗时 <= 8.3ms，稳定支持 120 FPS 高速全速全检，并可通过 FPGA 纳秒级硬件光电脉冲与 GPIO/Modbus-TCP 气阀实现毫秒级剔废。

GraphRAG 相比传统向量检索（Vector RAG）有何核心突破？

传统 Vector RAG 基于局部 Chunk 相似度，无法回答跨全集团、多年度的宏观归纳与技术演进问题。GraphRAG 结合 Neo4j 拓扑图谱与 Leiden 社区检测，自底向上构建层次化知识社区，并锚定 PDF 像素级坐标框，实现零幻觉与多跳因果推演。

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Q: GraphRAG 相比传统向量检索（Vector RAG）有何核心突破？

传统 Vector RAG 基于局部 Chunk 相似度，无法回答跨全集团、多年度的宏观归纳与技术演进问题。GraphRAG 结合 Neo4j 拓扑图谱与 Leiden 社区检测，自底向上构建层次化知识社区，并锚定 PDF 像素级坐标框，实现零幻觉与多跳因果推演。

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