看清资源与需求
结合现有设备、目标模型与业务负载，梳理资源条件和部署需求，为选型与容量规划提供依据。
关于比特云
AI 推理基础设施运营专家
让每一分算力，释放极致价值。
杭州比特云网络科技有限公司（BitCloud）专注于 AI 推理基础设施，围绕算力资源管理、模型部署与推理优化、模型服务接入与运营，构建产品与服务体系。
我们关注从设备、模型到应用之间的实际工程问题，帮助企业与开发者规划推理资源、组织部署与验证，并管理模型服务的接入和使用。
让算力更好地服务于应用
让部署与优化有据可循
将环境检查、模型部署、基线测试和调优复测组织为可追踪的工作流程，用测试结果判断配置是否适合当前任务。
连接模型服务与应用
围绕统一接入、调用管理和用量记录，帮助团队组织模型服务，为应用使用与日常运营提供支持。
三个系列，连接不同阶段的工作
各系列围绕不同任务分工，可根据现有环境和项目需求选择适合的产品与服务。
- Pool算力资源底座
- BitPods 面向资源管理、云管与推理资源支撑，服务于基础设施的组织与管理。
- Optimizer推理规划与优化
- BitCloud Atlas 面向容量评估、硬件与模型选型和部署规划；BitTune 面向设备环境检查、模型部署、推理调优与测试验证。
- Router模型服务运营
- BitCloud API 面向模型接入与分发、统一 API、控制台及用量计费管理。
从实际需求出发开展合作
模型服务接入
面向开发者与 AI 应用团队，通过 Token 平台了解模型服务及接入方式。
部署与推理优化
围绕设备环境、目标模型和实际负载，沟通部署、配置、测试与优化需求。
企业环境建设
面向企业内部的算力与模型服务需求，讨论产品组合、部署方式与交付范围。
告诉我们你的设备环境、目标模型或应用需求，一起明确下一步。
