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隨著人工智能技術的快速發(fā)展，高校作為科研和教學的前沿陣地，亟需引入先進的智能化技術以提升（略）體競爭力。DeepSeek大模型憑借其卓越的自然語言處理、突出的推理能力、較低的部署及訓練成本，為高校大模型私有化部署與全面推廣應用帶來了前所未有的機遇。 我校作為能源領域的重要高校，科研與教學管理面臨數(shù)據(jù)量大、計算復雜度高的挑戰(zhàn)。為提升科研效率和教學質量，我校亟需建設以DeepSeek為基座的油氣人（略），為構建高性能計算與AI驅動的科研教學管理（略）、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗與標注、基座模型設計、基座模型訓練等功能模塊開發(fā)部署，（略）教師開展科研所需的AI應用，提升科研智慧化水平。

經(jīng)費預算

（略）.（略）

技術指標

1（略）模塊，該項目的順利開展需要使用FP（略）計算能力≥（略） TFLOPS，顯存≥（略）GB，CPU：2顆（略）核處理器（主頻≥2.6GHz），內(nèi)存：≥2TB高性能深度學習訓練服務器2臺，F(xiàn)P（略）計算能力≥（略） TFLOPS，顯存≥（略）GB，CPU：2顆（略）核處理器（主頻≥2.3GHz），內(nèi)存：≥2TB智能計算加速單（略）1（略）選用 Linux 的主流發(fā)行版，如 CentOS 或 Ub（略）的穩(wěn)定性和開源（略）的兼容性。部署算力管理工具，如 Cuda。

2） 以DeepSeek的高校智能化科研教學管理算力建設，部署滿血版DeepSeek（（略）B（略）油氣人工智能科研底座大模型，通過校內(nèi)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗與標注、基座模型設計、基座模型訓練等技術開發(fā)部署。 (1) 數(shù)據(jù)采集與清洗模塊：收集校內(nèi)現(xiàn)有數(shù)據(jù)，從學術數(shù)據(jù)庫、行業(yè)報告、專利文（略）收集與油氣領域相關的文本數(shù)據(jù)，提取其中有價值的信息。利用API（略）內(nèi)部已開展的科研項目所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，包括實驗數(shù)據(jù)、模擬數(shù)據(jù)等。根據(jù)一定的數(shù)據(jù)清洗規(guī)則，對校內(nèi)重復數(shù)據(jù)進行處理，錯誤數(shù)據(jù)進行糾正，少量缺少數(shù)據(jù)進行填充，并對清洗后的數(shù)據(jù)進行圖像或者文本標注。 (2) 基座模型設計模塊：基于 DeepSeek 模型的基礎架構，結合油氣領域數(shù)據(jù)的特點和科研任務需求，進行針對性的架構調(diào)（略）。例如，對于處理序列型生產(chǎn)數(shù)（略）絡（RNN）或其變體（如 LSTM、GRU）結構；對于（略）析地質圖像數(shù)（略）絡（CNN）架構，并根據(jù)圖像的（略）辨率和特征復雜度，合理設置卷積層、池化層和全連接層的參數(shù)?？蓸嫿ɑ谏疃葘W習的油氣儲量預測模型，開發(fā)能夠模擬油藏內(nèi)部流體流動和壓力變化的油藏動態(tài)模擬模型等。 (3) 基座模型訓練模塊：將采集和清洗后的數(shù)據(jù)訓練成數(shù)據(jù)集，并選用隨機梯度下降（SGD）及其變體（如 Adagrad、Adadelta、Adam 等）作為模型訓練的優(yōu)化算法，根據(jù)模型的收斂速度和訓練效果加快模型訓練，同時利用計算集群的多節(jié)點并行計算能力，采用數(shù)據(jù)并行和模型并行相結合的方式，加速模型訓練過程。

3（略）油氣人工智能科研大模型逐步開展校內(nèi)人工智能應用，（略）在科研、教學及管理領域的智能化水平，推動高校數(shù)字化轉型。 (1) 教育管理模塊：通過大模型（略）教育管理工作，通過大模型應用（略）析學生成績和行為數(shù)據(jù)，提供綜合評估，識別學生潛在問題（如學習困難、心理問題）。收集并（略）析教師教學表現(xiàn)，提供改進建議，推薦適合教師的培訓課程和資源。同時優(yōu)化教育資源（略）配，提高教學資源利用率。 (2) 個性化學習：對學生日常學習中的行為進行采集，（略）析學生學習行為，提供個性（略）徑，提升學生綜合能力培養(yǎng)，根據(jù)學生興趣和學習風格，推薦適合學生的學習資源（如視頻、習題等），（略）析學生考試成績和作業(yè)完成情況，評估學生學習效果，生成學習報告。

詢價小組意見

詢價小組（略）為供應商，報價（略）.（略）。

詢價小組成員：李港，吳榮煥，徐銘莉

質疑方式

詢價結果公示期為三天，公示期間如有疑問，請致電（略）-（略）。