文章探讨了企业在部署DeepSeek大模型时面临的挑战，包括与业务流程结合、多Agent协同、数据处理、模型定制以及私有化部署等问题。针对这些痛点，文章介绍了神州数码推出的“神州问学平台”，该平台提供数据蒸馏、模型定制、AI流程编排、多Agent协同调度和全栈自主等解决方案，旨在帮助企业构建AI应用，实现数智化转型。

🤔客户的第一个灵魂拷问：“我们不是不想用大模型，而是它和我们的业务流程结合得太差了！” 针对此问题，神州问学平台提供“AI流程快速编排”解决方案，帮助企业将AI融入生产系统。

🤔客户的第二个灵魂拷问：“我们的业务涉及多个部门、多个系统，不是一个AI Agent（智能体）能解决的。”针对此问题，神州问学平台提供“多Agent协同调度”解决方案，实现多Agent协同工作。

🤔客户的第三个灵魂拷问：“我们业务每天在产生大量数据，但这些数据到底该怎么喂给大模型吃？”针对此问题，神州问学提供“数据蒸馏”方案，帮助用户构建AI喜欢的数据食堂。

🤔客户的第四个灵魂拷问：“通用大模型也太重了，我们并不需要每次都跑一个几十GB的模型。”针对此问题，神州问学提供“模型蒸馏”或“专属小模型训练”方案，满足客户对小模型的需求。

🤔客户的第五个灵魂拷问：“数据不能交给外部，必须在私有环境里运行，推理和训练过程也不能‘黑箱操作’，怎么弄？”针对此问题，神州问学提供“私有化部署”+“国产化”方案，满足客户对数据安全的需求。

原创 小黑羊 2025-04-08 10:59 北京

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有不少销售说

最近聊起DeepSeek大模型时

发现客户并不像刚开始那么狂热

而是相当冷静！

客户几个灵魂拷问下来

大部分销售都招架不住

聊到最后

客户还会撂下一句“狠话”

↓

那么，客户在部署DeepSeek时

到底会遇到哪些具体问题呢？

他们又会有怎样的灵魂拷问？

客户灵魂拷问1

↓

“我们不是不想用大模型，而是它和我们的业务流程结合得太差了！现在的DeepSeek，顶多只是个外挂，没法真正融入我们的生产系统。”

所以，这位客户的可能需要

【AI流程快速编排】解决方案

客户灵魂拷问2

↓

我们的业务涉及多个部门、多个系统，不是一个AI Agent（智能体）能解决的。

好比之前需要ERP、OA、财务等应用，分散性布局，现在问题是一个企业中存在多个Agent，有的负责报表、有的负责销售...

所以，这位客户的可能需要

【多Agent协同调度】解决方案

客户灵魂拷问3

↓

我们业务每天在产生大量数据，但这些数据到底该怎么喂给大模型吃？

我们现在不想要一个堆积如山的数据湖，而想要一个AI喜欢吃的数据食堂。

所以，这位客户的可能需要

【数据蒸馏】解决方案

客户灵魂拷问4

↓

聊过很多厂商，他们介绍给我们的方案感觉是“用大炮打蚊子”，通用大模型也太重了，我们并不需要每次都跑一个几十GB的模型。

我们需要的是针对具体业务场景优化的小模型，用最少的算力，解决最关键的问题。

所以，这位客户的可能需要

【模型蒸馏】or【专属小模型训练】方案

客户灵魂拷问5

↓

数据不能交给外部，不能放在公有云，必须在私有环境里运行，推理和训练过程也不能“黑箱操作”，怎么弄？

所以，这位客户的可能需要

【私有化部署】+【国产化】方案

这些问题一个个抛出来

分分钟能把推销大模型的乙方逼疯

说一千，道一万

客户要的不只是一个强大的模型

而是一整套能支撑AI落地的全家桶方案

能Hold住以上所有需求的方案，哪里有？

嘿嘿，找对人就能搞定

↓

这就是神州数码推出的重磅AI平台

【神州问学平台】

专为企业部署大模型挑战而生

它是一站式企业级AI应用构建平台

涵盖模型、数据、应用、算力四层工具体系

接下来

我们对照上面客户的“拷问”

讲讲神州问学平台如何帮助客户

解决部署DeepSeek时的几大顾虑

↓

一、【数据蒸馏与生成】方案

这解决了客户的疑问

没有数据，又想搞点行业专属数据怎么办？

或者有私房数据，但乱七八糟，想变成标准化数据，好喂给AI吃。

神州问学能帮助用户

从DeepSeek等大模型中

按照指定的特征需求，生成数据集

不仅能从DeepSeek中生成

神州问学还提供了其他几个超强大模型

供用户来调用并“生成”数据集

从无到有、快速生成

通过神州问学的数据集生成功能

用户可以快速基于模型生成数据

用于模型训练、微调、验证等等

医疗诊断数据集、融资数据集、生产故障数据集、农情遥感数据集、自动驾驶行车数据集...

同时，如果客户还有大量私有数据

还可以通过数据蒸馏功能

对原始数据进行提纯，提取出

规模更小、信息密度更高的蒸馏数据

从多到少，从粗到精

就这样

用户手里就有了两种数据集

↓

根据特征需求用模型生成的生成数据

基于自由海量数据蒸馏得到的蒸馏数据

用这些数据就可以定制自己的模型

二、【模型定制】方案

这解决了客户的疑问

模型太大，算力要求高，业务适配度太低，没法用

需要懂行小模型，用最少算力，解决最关键的问题

确实，如果部署DeepSeek满血模型

需要高额的算力投入，动辄大几百万

神州问学提供“模型定制”方案

可以选择各种尺寸模型（满血版or蒸馏版）

进行「后训练」或者「微调」

在这个过程中

客户可以结合自己的私房数据

对初始“母模型”进行多轮后训练或微调

最终定制一款既继承原模型能力

又能适配低算力推理部署环境

还深度匹配企业需求的专属模型

三、提供【AI流程快速编排】工具

这解决了客户的疑问

AI只是“外挂”

大模型怎么才能真正融入业务流程？

神州问学帮助企业“拆解”传统应用

比如ERP、OA、财务、销售等

将传统业务逻辑细化、模块化

并转换为 API 接口

使其能够被AI Agent直接调用和执行

也可以通过「AI流程编排工具」

将分散拆解的业务模块，加入AI后

组合成新的业务流程和新应用

本质是将数据资产重新编排、流程再造

这就是神州数码提倡的「Al for Process」

企业流程一定会从传统的、静态的操作模式

转变为以AI为核心的动态编排与协作系统

将knowhow（经验）变成process（流程）

四、【多Agent协同调度】方案

这解决了客户的疑问

那么如何让多个Agent协同工作？

避免“各自为战”，而不是单打独斗！

神州问学提供的多Agent调度方案

有4大功能

↓

① AI流程编排：让每个Agent各司其职

比如，客户问：我的货啥时候发货？

可能会存在5个Agent

先把他们都揪出来派活

客服Agent、订单查询Agent、库存管理Agent、物流调度Agent、智能决策Agent

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②智能任务分工：避免重复劳动或推诿

合适的AI做合适的事

你别抢活，也别甩锅

③多Agent通信协议：Agent互相沟通

AI们可以互相召唤

不用老板手动指派

④兼容老系统：轻松对接企业ERP等

快速对接企业已有的业务系统

ERP、OA、BI等等

五、【全栈自主】方案

有私有化部署需求的用户

可能会有国产化需求，希望全栈自主

神州鲲泰推理服务器搭载昇腾硬件

全面支持DeepSeek模型私有化部署

这样，用户就可以完全在本地

基于神州鲲泰服务器

部署DeepSeek大模型和神州问学平台

踏上全栈自主的AI应用落地之旅

DeepSeek这类当红大模型落地

不能只靠模型能力，还需要配套能力

而神州问学无疑是这种配套能力的极佳载体

客户们的一轮轮拷问，全部给出满意解

当然，在神州问学强大配套能力的背后

是神州数码完整的生态支持能力

（数据生态、算力生态、算法生态、工具生态、应用生态...)

DeepSeek的火爆

给大模型行业落地带来了新契机

也带来了更多新挑战

选择神州问学，携手神州数码

在数智化转型路上，一路过关斩将！

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