计算与训练系统
集成计算资源与自研图形化 AI 训练系统，将数据准备、训练任务、评估与模型管理组织为更直观的工作流程，降低专业门槛。
白泽·玄武
轻量级 AI 训练一体机柜
为需要本地后训练能力的企业与政务单位设计。将计算、存储、网络、供电与训练系统整合为一套可落地的机柜方案，让内部数据在组织内完成训练、评估与沉淀。
一体化训练架构
将本地后训练所需的基础能力，收纳进一台机柜
白泽·玄武不是简单把训练服务器装进机柜，而是从训练任务持续运行的完整链路出发，将计算、数据、网络与供电能力作为一个整体规划。用户无需分别协调多套设备，也无需先建设专用机房，即可获得一套边界清晰、可持续演进的本地训练环境。
计算与训练系统计算模块承载模型后训练与评估任务；自研图形化训练系统将数据准备、任务配置、过程观察与模型管理组织为更易使用的工作流。
存储与交换模块本地存储集中保管数据集、模型权重、检查点与训练产物；交换模块连接计算与存储资源，减少多设备拼接带来的传输与维护复杂度。
电源与 UPS 模块供电模块与 UPS 共同构成训练任务的运行保障，在现场部署条件有限或出现短时供电波动时，为设备与数据任务提供更稳定的基础。
训练基础设施，一柜收纳
不只是一台训练服务器
玄武围绕长期可用的本地训练场景，将训练所需的关键基础设施纳入一个整体交付边界，减少用户为机房、电力、网络、存储与系统协同分别投入的复杂度。
存储与交换
面向训练数据、模型文件和团队协作配置本地存储与网络交换能力，减少数据在多套独立设备之间流转带来的维护压力。
供电与 UPS
将供电与不间断电源模块纳入设备整体设计，为训练过程和数据任务提供更稳定的运行基础，也让现场部署边界更加清晰。
为组织内部数据而生
不必把数据交给远端，才能让模型学会业务
玄武面向模型后训练、行业适配和内部数据沉淀等任务。用户可以基于组织内部的数据资产进行训练与评估，在本地完成模型能力的持续优化，并保持对数据边界、训练过程和模型结果的掌控。
轻量化一体设计减少了对专门机房和完整运维团队的依赖，也避免了为部署一套训练环境而进行大规模基础设施改造。
01接入内部数据
02配置训练任务
03本地评估与迭代
规划产品