轨道交通检修大模型算力需求场景

需求的背景和应用场景

随着数字化技术的快速发展，轨道交通检修行业正经历着从传统的计划性维修向基于状态的维修和智能检修的转变。百川智能针对这一变革趋势，开发了一款专门针对轨道交通检修领域的大模型。该模型通过机器学习流水线训练，能够自动识别轨道交通设备设施的各种故障形态，从而提高维护和健康管理的精细化水平，增强运维管理效能。

要解决的关键技术问题

该技术需求的核心在于构建一个高效的大模型，能够自动执行机器学习流水线训练，并进行有效的调试和调优。关键技术问题包括：

1. 如何设计和训练一个能够准确识别轨道交通设备设施故障的大模型。
2. 如何实现模型的高效调试和调优，以适应不断变化的检修需求。
3. 如何确保模型的泛化能力，使其能够适应不同轨道交通设备和设施的故障识别。

效果要求

该大模型的效果要求如下：

1. 故障识别准确率需达到行业领先水平，以减少误报和漏报。
2. 模型训练和调试过程需高效，以快速响应检修需求的变化。
3. 模型需具备良好的泛化能力，能够适应不同轨道交通设备和设施的故障识别需求。
4. 通过该模型的应用，推动轨道交通检修从计划修向状态修、智能检修的转变，提升设备设施维护和健康管理的精细化水平。