GPU 算力方案构建器。根据客户的工作负载类型（训练/推理/微调/批量推理/开发测试）、 部署规模（小型/中型/大型/企业级）和月度预算，自动推荐最优 GPU 配置 （H100/A100/L40S/A10G/RTX 4090 等），生成含 GPU 型号、数量、算力、 月度/小时成本的配置表、扩展路线图和技术建议，...
Pans Gpu Solution Builder
功能概述
Pans Gpu Solution Builder是一项面向实际任务的技能，主要用于Overview；GPU 算力方案构建器；
核心要点
- 根据客户需求自动构建 GPU 算力方案；
- 工作负载类型；
- 推荐 GPU；
使用与执行
training；大语言模型训练、深度学习训练；H100, A100 80GB；inference；在线推理服务、API 部署；L40S, A10G, A100；finetuning；LoRA/QLoRA 微调、领域适配；
结果检查与注意事项
A100 40GB。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务，也可以接入自动化工作流，与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路；在组合使用时，应明确每一步的输入输出关系，并避免不同步骤之间出现参数冲突。
Pans Gpu Solution Builder
Overview
GPU 算力方案构建器。根据客户需求自动构建 GPU 算力方案。
工作负载类型
| 类型 | 说明 | 推荐 GPU |
|---|---|---|
training |
大语言模型训练、深度学习训练 | H100, A100 80GB |
inference |
在线推理服务、API 部署 | L40S, A10G, A100 |
finetuning |
LoRA/QLoRA 微调、领域适配 | A100 40GB, L40S |
inference_batch |
离线批量处理、数据标注 | RTX 4090, A10G |
development |
模型开发、实验调试 | RTX 4090, A10G |
规模定义
| 规模 | 说明 | 最大预算 |
|---|---|---|
small |
起步/实验阶段 | $5,000/月 |
medium |
生产环境/中等负载 | $20,000/月 |
large |
大规模训练/推理 | $100,000/月 |
enterprise |
超大规模/集群部署 | $500,000/月 |
使用方法
# 生成训练方案（中规模，$10,000预算） python3 scripts/solution.py --workload training --budget 10000 --scale medium # 生成推理方案（小型，$5,000预算） python3 scripts/solution.py --workload inference --budget 5000 --scale small --format json # 生成微调方案，输出到文件 python3 scripts/solution.py --workload finetuning --budget 8000 --scale medium --output solution.md
输出内容
- GPU 配置推荐表：型号、数量、总显存、算力、月成本、预算匹配评分
- 成本估算：月度、小时、年度预估
- 扩展路线图：从当前规模到更大规模的升级路径
- 技术建议：网络配置、存储方案、分布式训练框架、推理优化建议
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