BitCloud Atlas：从模型与设备条件出发，做好算力规划

模型部署前，团队往往已经确定了一部分条件：可能选好了目标模型，正在寻找合适的硬件；也可能已有一批设备，希望了解哪些模型和配置值得进一步评估。要把这些条件转化为部署方案，需要同时考虑资源需求、业务负载和配置约束。

BitCloud Atlas 是面向模型与算力需求的 AI 基础设施规划平台，将容量评估、硬件与模型选型、方案比较组织在一起，帮助团队看清候选方案以及判断它们的依据。

从已经确定的条件开始

如果已经选定模型，可以结合模型精度、上下文长度和预期负载，评估显存与资源需求，比较候选硬件和部署配置。

如果已有硬件，可以将设备型号、数量和运行条件作为约束，筛选可考虑的模型与配置，为资源使用和扩容讨论提供参照。

如果模型与硬件组合都已确定，则可以检查容量、并行配置等部署条件，查看不满足约束的原因与调整方向。

这三种起点对应不同的规划问题，团队可以从手头已有的信息开始，而不必先确定所有条件。

给方案比较建立共同依据

评估部署方案，需要关注的不只是模型权重能否放入显存。运行时缓存、上下文长度和并发条件同样影响资源需求；设备数量、并行方式和完整副本要求也会限制配置选择。

Atlas 围绕容量与负载、配置与部署约束、成本与使用条件组织评估。比较候选方案时，应采用一致的输入条件，并保留估算使用的参数和来源，让售前、技术与交付团队能够讨论同一组事实。

读懂结果的适用范围

理论估算、官方部署配置和实测结果分别提供不同类型的依据。理论估算适合初步规划；官方部署配置帮助理解部署方式；实测结果则需要结合具体设备、模型、版本和测试负载查看。

Atlas 对这些依据作出区分。目录中出现某个模型或硬件，也不表示该组合已经完成适配与验证。进入实际部署前，仍需确认目标环境中的可用性和运行表现。

从规划走向验证

Atlas 侧重选型、容量评估与部署规划；BitTune 侧重环境检查、部署、调优与验证。团队可以根据当前任务选择相应工具，两者的分工不代表已经自动串联执行。

准备讨论规划方案时，可以先整理已确定的模型或设备、预期上下文与并发需求，以及当前需要解决的问题。具体可用能力与接入方式，以所用版本和部署环境为准。