SF Express使用火山发动机使用AI重建供应链

在长链接，复杂和关节供应链中使用大型模型是效率最明显的领域之一。供应链阶段的“指甲”指导了大型模型的生产力“锤子”。作为SF Express背后的数字和智能运营商，SF Technology正在与火山发动机合作，以在物流方案的数字和智能需求方面积极探索模型的重要时代的最佳实践。 2024年，SF Express Technology在火山引擎AI自动学习平台的集成培训和促进服务中，推出了“ Fengyu”和“ Fengyu”的垂直现场模型，这些模型在SF Express营销，客户服务，收集和分销，国际海关和其他商业店主的SF Express Marketing，Collection和Distractors and sfeptsarios中实施和应用。 Fengyu型号还使用引擎AI CL Volcanooud-native推理套件调查来提供模式实现的完整链接l推理应用程序。有效的培训和促进是一种综合体系结构，旨在创建SF Express技术“ Fengyu Big Model”，该模型涵盖了AI在物流各个方面的增长和效率的深入研究。 “大型模型家庭”家庭自我开发的自我描述包括大型风水，大型的Fangyu语音模型和Fegyu多模型模型。在出色的Fangyu模型的培训课程中，SF Express Technology通过其自动火山运动平台实现了从训练到推理的链接的完全加速。在模型训练过程中，火山发动机训练框架的否决者有助于“ Fengyu Big Model”实现完整的适应和自动停止集群，“风水”比开源框架高30％以上。 Yu Big Model性能有所改善。同时，Verl，火山电机增强学习库，录取PPO，GRPO，DAPO和其他算法，最多达到了MFU的64.9％（使用记忆频率），从而大大降低了“ Fengyu模型”的培训成本。 XLLM推理框架通过实施PD分离和动态交通编程，将“ Fengyu Big Model”的性能功能提高了五次，并不断响应高功率货币的商业峰值。当大型模型重建物流服务时，如何降低推理成本？同时，大型模型渗透到上游和下游的几个物流场景，因此每天数十亿个订单需要大量的IA推理资源。面对不断增长的推理成本，SF Express使用了AI火山发动机AI的本机推理推断集，以提高推理应用中模型实施之间的效率。 DeepSeek V3/R1真正版本的实施实现了SF Express的“日间交付”效率。操作员和镜像最佳的融合IZATION显着改善了仅具有相同和上下文输入长度的大型模型的性能。 2025年，使用加速加速按钮来降落智能机构，SF Express将与火山引擎合作，在物流方案中更彻底地探索AI生产力的实施。