应用 · 接入与运营
算力资源管理
把分散的资源，组织成可管理的服务基础
围绕企业已有设备、集群与云环境，整理资源接入、推理服务和日常维护，让资源与业务使用之间的关系更清楚。
从现有基础设施中梳理管理任务
资源分布在多个环境
物理机、虚拟机、容器和云资源需要统一查看与管理。
已有 GPU 要支撑内部应用
需要将模型、引擎和可用资源组织为受管理的推理服务。
运行维护需要协作
节点接入、状态检查和维护操作需要明确对象与条件。
先明确接入条件，再组织服务运行
1
盘点资源和环境
整理设备、虚拟化、集群、云资源以及相关网络和访问条件。
2
按类型组织纳管
核对各类资源的接入方式，建立可查看和管理的资源范围。
3
配置推理服务
选择模型、引擎、宿主机及 GPU 资源，检查运行条件。
4
管理访问与维护
配置业务访问入口，查看状态并按条件执行维护、恢复等操作。
分清资源可管理、服务可运行与业务可访问
| 核对层次 | 需要确认什么 |
|---|---|
| 资源层 | 资源是否完成接入，状态、网络与管理条件是否正确 |
| 服务层 | 模型、引擎与设备是否匹配，推理服务是否正常运行 |
| 访问层 | 业务使用的密钥、网关接口与调用权限是否符合要求 |
这三层需要分别检查。资源纳管不等于所有硬件推理兼容，服务启动也不等于业务已完成接入验证。
用 BitPods 组织资源与内部推理服务
BitPods 将多类资源、模型与推理服务以及日常运行管理组织在一起。若需要进一步建设跨模型的调用管理能力，可以了解 BitCloud API，并单独确认接口与项目范围。
BitCloud API
若涉及企业平台建设，可进一步了解企业部署与交付。
常见问题
已有的云或集群能直接接入吗？
需要核对平台类型、版本、网络、账号权限及对应接入条件，再确定可纳管范围。
设备纳管后，任意模型都可以运行吗？
不能据此判断。模型格式、引擎版本、驱动、GPU 和资源配置仍需要单独核对与验证。
是否已经与其他产品统一账号、计费和调度？
各产品有不同职责。涉及跨产品的账号、接口、计费和运行协作，应按实际组合确认，不预设已经自动打通。
