模型私有化部署
结合你的云上或本地资源，完成模型平台搭建、运行链路配置和上线准备，避免“只部署不落地”。
AI 基础设施实施 + 运营保障
把 AI 系统真正跑起来，并且稳定地跑下去
我们为企业和团队提供从环境评估、模型平台部署到长期运维的全流程服务，重点覆盖 Linux/GPU、Kubernetes、Dify、Xinference、vLLM 等关键环节。
Linux / GPU
Kubernetes
Dify / Xinference / vLLM
性能优化与故障排查
远程实施与运维协作
建议先进行需求确认，我们将根据现有环境给出实施边界、风险点与交付节奏建议。
核心服务
面向需要快速落地 AI 的团队，覆盖“搭起来、跑起来、稳下来”三个关键阶段。
AI 应用上线与运维
针对业务应用进行发布、监控、容量与故障策略设置，确保服务在高峰时段依然可用。
故障排查与性能优化
快速定位卡顿、超时、吞吐不足等问题，输出可执行的优化方案，提升推理稳定性和成本效率。
合作流程
每一步都可验证，减少沟通损耗，确保范围与结果一致。
需求确认
梳理目标、现状、限制条件，明确可交付范围和里程碑。
方案设计
确定架构、组件选型与部署方式，给出实施路径和风险提示。
实施交付
按计划执行部署与联调，逐项验收关键节点，保证上线质量。
持续运维
提供周期性巡检与问题响应，支持后续扩容和能力升级。
服务能力展示
结合你当前阶段，可以按“实施项目”或“持续运维”两种模式合作。
实施范围覆盖核心链路
从环境准备、模型服务、应用集成到监控策略，形成完整可运行的 AI 交付路径。
标准化流程降低项目风险
先确认边界，再逐步实施，确保每次投入都能转化为可见成果。
强调稳定性和长期可维护性
不仅关注能用，更关注持续可用，避免项目交付后无人维护。
专业运维能力支持长期运行
面对突发故障和性能波动，能够快速定位并恢复服务，保障业务连续性。
适合哪些团队
如果你遇到以下情况，Aioperis 会很契合：
- 正在推进 AI 落地，但缺少基础设施实施经验。
- 系统已经上线，但出现稳定性或性能瓶颈。
- 团队规模有限，希望把运维工作外包给专业团队。
- 需要明确预算边界和可验收的阶段成果。
服务边界说明
本服务聚焦于实施与运维支持，不包含算力资源销售与培训课程。具体内容以沟通确认及订单约定为准。
常见问题
支持哪些部署环境？
支持云上与本地环境，覆盖 Linux/GPU、Kubernetes 及常见模型服务组件。我们会在需求确认阶段给出适配建议。
合作是项目制还是长期运维？
两种模式都支持。可以先项目制交付，再按月或按阶段提供持续运维支持。
怎么开始最快？
建议先提交需求确认，描述当前环境、目标、时间要求和期望结果，我们会快速反馈可行方案。
准备好开始你的 AI 实施与运维项目了吗？
你可以通过淘宝店铺提交需求，或直接邮件联系。我们会先帮你把范围、风险和交付节奏说明白，再开始执行。