【作者主页】Francek Chen
【专栏介绍】$\lceil$人工智能与大模型应用$\rfloor$ 人工智能（AI）通过算法模拟人类智能，利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络（如ChatGPT），经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务，显著提升效率，但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合，未来需平衡技术创新与伦理风险，推动可持续发展。

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前言

在数字化浪潮汹涌澎湃、日新月异的当今时代，大模型犹如一颗璀璨夺目的新星，在科技的天幕上强势崛起，迅速吸引了全球范围内的广泛关注与热烈讨论，成为科技领域一颗耀眼的焦点。从最初的理论探索与初步尝试，到如今在各行各业中的广泛渗透与深度应用，大模型正以令人瞠目结舌的速度和不可阻挡的态势，重塑着我们的生活方式、工作模式乃至整个社会的运行逻辑。大模型以强大的数据处理能力、深度的学习算法、高度的泛化性能以及卓越的问题解决能力，为各行各业带来了前所未有的变革与机遇。

本文将深入探讨蓝耘Maas（Model as a Service）平台与深度学习的紧密联系，详细介绍蓝耘Maas平台的特点和优势，还探讨了蓝耘Maas平台与阿里通义千问QwQ-32B模型的融合亮点及应用拓展实例，并提供了调参实战指南，最后对蓝耘Maas平台的未来发展进行了展望。

一、MaaS概述

MaaS（Model as a Service，模型即服务）作为人工智能产业化的范式创新，其核心是通过标准化服务架构将机器学习模型转化为企业级生产力工具。该模式依托云原生技术构建三层服务体系：底层以容器化部署实现模型的动态扩展，中间层通过API网关提供统一接口服务，顶层则面向业务场景构建可视化交互界面，形成“模型能力-服务接口-业务应用”的完整价值链路。

1. 核心运作机制

• 服务化封装：将复杂算法封装为RESTful API或SDK组件，支持跨平台调用
• 资源解耦合：分离模型开发与部署环境，通过弹性算力调度实现异构计算资源的高效利用
• 闭环优化：内置数据反馈通道，基于业务端实时数据流进行模型动态迭代

2. 关键技术支撑

• 模型版本管理系统：支持A/B测试、灰度发布等工程化能力
• 全链路监控体系：涵盖服务响应延迟、资源消耗、模型精度衰减等关键指标
• 自适应安全框架：集成模型水印、差分隐私等保护机制

3. 战略价值体现

对于企业用户，MaaS模式突破传统AI落地瓶颈：业务部门无需构建专业算法团队即可调用先进模型能力，通过标准接口实现分钟级服务接入；技术团队则可依托平台持续获取最新模型版本，聚焦业务场景的深度优化。典型实践表明，采用MaaS架构的企业数据闭环构建周期缩短60%，模型迭代成本降低45%，特别是在金融风控、智能制造等领域，该模式已助力企业实现从“数据沉淀”到“决策智能”的敏捷跨越。

二、蓝耘MaaS平台简介

作为面向产业智能化的深度学习开发中枢，蓝耘MaaS平台构建了覆盖模型开发全链路的五大核心能力，为深度学习的研究和应用提供了全方位的支持。

1. 强大的模型支持

蓝耘MaaS平台拥有丰富而强大的模型库，例如DeepSeek-V3、DeepSeek-R1和QwQ-32B，其中DeepSeek系列模型尤为耀眼 。以DeepSeek-R1为例，它采用了创新的网络架构，在处理复杂数据时，能够更高效地提取特征。这种高效的架构设计减少了冗余计算，大大提升了数据处理速度，使得模型的训练时间大幅缩短。

2. 智能算力中枢

基于分布式GPU集群与弹性计算架构，平台实现万亿参数模型的分钟级部署能力。其自研的异构资源调度系统，相较传统云服务提升35倍训练效率，典型CV模型训练周期从72小时压缩至3.5小时。通过动态功耗优化算法，在同等算力需求下可降低30%硬件能耗成本。

3. 多模态模型工场

平台构建跨模态技术矩阵，深度整合文生文、文生图、音视频理解等前沿模型架构。除原生DeepSeek系列外，兼容Llama2、ChatGLM等主流开源框架，支持Stable Diffusion生态工具链的无缝迁移。开发者可基于统一API接口快速构建多模态智能应用，模型切换效率提升80%。

4. 低代码开发范式

创新性推出AI Canvas可视化IDE，通过自然语言交互实现零代码应用编排。典型场景如智能客服系统搭建，开发者借助API playground可在15分钟内完成对话引擎部署。针对模型微调需求，平台提供参数热力图分析与自动优化建议，使传统需要5天完成的调优工作缩短至8小时。

5. 军工级安全体系

采用三层防护架构：数据传输层实施国密级加密协议，计算层部署可信执行环境（TEE），存储层构建动态分片机制。通过RBAC权限体系与区块链审计日志，实现操作留痕可追溯。经第三方测试验证，平台防御等级达到等保2.0三级标准，数据泄露风险较行业平均水平降低92%。

图1 蓝耘智算大会

三、通义千问简介

通义，由通义千问更名而来，是阿里云推出的语言模型，于2023年9月13日正式向公众开放。属于（AI Generated Content，AIGC）领域，是一个MaaS（模型即服务）的底座。为多模态大模型（Multimodal Models）。

2023年4月7日，通义的前身通义千问开始邀请测试，4月11日，通义千问在2023阿里云峰会上揭晓。4月18日，钉钉正式接通通义千问大模型。9月13日，通义千问大模型通过首批备案，正式向公众开放。通义千问APP在各大手机应用市场正式上线，所有人都可通过APP直接体验最新模型能力。12月1日，阿里云开源通义千问720亿参数模型。12月22日，阿里云通义千问成为首个“大模型标准符合性评测”中首批通过评测的四款国产大模型之一。2024年4月7日，阿里云通义千问开源320亿参数模型Qwen1.5-32B，可最大限度兼顾性能、效率和内存占用的平衡。5月，通义千问2.5大模型发布并更名。5月9日，阿里云正式发布了通义千问2.5版本。2024年8月19日，通义千问宣布启用新域名：tongyi.ai。2025年3月6日，阿里巴巴发布并开源全新的推理模型通义千问QwQ-32B。

通义千问官网链接如下：https://tongyi.aliyun.com/qianwen/

图2 通义千问官网主页

（一）主要功能

通义千问是阿里巴巴达摩院自主研发的超大规模语言模型。诞生源于阿里巴巴对人工智能技术的探索和实践，旨在为各行各业提供优质的自然语言处理服务，并且能够应对各种复杂的任务挑战。

通义千问提供通义灵码（编码助手）、通义智文（阅读助手）、通义听悟（工作学习）、通义星尘（个性化角色创作平台）、通义点金（投研助手）、通义晓蜜（智能客服）、通义仁心（健康助手）、通义法睿（法律顾问）、通义万相（绘画创作）等行业模型。

大模型可以帮助人们写代码、读代码、查BUG、优化代码等；短时间内获取长文本提要和概述，掌握要点；对音频内容转写、翻译、角色分离、全文摘要、章节速览、发言总结、PPT提取等功能，并支持标重点、记笔记；可以解读财报研报，分析金融业事件，自动绘制图表表格，实时市场数据分析等。

图3 通义开源模型

（二）模型框架

通义千问模型基于Transformer框架，采用了开源大语言模型训练方法LLaMA。

1. 关键技术

Transformer模型的注意力机制在上下文长度上有很大的限制，即随着上下文长度的增加，二层复杂度计算会使模型的计算成本和内存成倍增加。千问模型利用了简单的免训练技术，在推理过程中扩展上下文长度，这些技术包括：

• NTK感知插值：这项技术以免训练的方式调整尺度以防止高频信息丢失，为了进一步提高性能。开发团队还实现了一个名为动态NTK感知插值的简单扩展动态NTK感知插值，它按块动态改变规模，避免严重的性能下降。这些技术有效地扩展了Transformer模型的上下文长度，而不会影响其计算效率或准确性。
• LogN-Scaling：这项技术通过一个取决于上下文长度与训练长度之比的因子重新调整查询和值的点积，确保注意力值的熵随着上下文长度的增长保持稳定。
• Window attention：这项技术将注意力限制在一个上下文窗口内，防止模型关注到太远的内容。基于千问模型的长上下文建模能力在不同层之间有所不同，与较高层相比，较低层对上下文长度扩展更加敏感，开发团队为每一层分配不同的窗口大小：较低的层使用较短的窗口，而较高的层使用较长的窗口。

2. 模型训练

千问模型的训练遵循自回归语言建模的标准方法，即模型通过前面Token的内容预测下一个Token，其他训练细节包括：模型训练的最大长度为2048，为了构建批次数据，开发团队对文本内容进行随机打乱及合并，再将其截断到指定长度；模型在注意力模块（attention modules）采用Flash Attention技术，以提高训练速度；模型在优化器（optimizer）方面采用标准优化器AdamW，设置超参数β1、β2和ϵ为别为0.9、0.95和10−8；模型采用余弦学习率计划，为每个模型大小指定一个指定的峰值学习率，学习率衰减至最小学习率峰值学习率的10%；采用BFloat16进行混合精度训练以保证训练稳定性。

（三）QwQ-32B模型效果

QwQ-32B在一系列基准测试中进行了评估，测试了数学推理、编程能力和通用能力。以下结果展示了QwQ-32B与其他领先模型的性能对比，包括DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-32B、DeepSeek-R1-Distilled-Llama-70B、o1-mini以及原始的DeepSeek-R1。如图4所示。

图4 QwQ-32B模型性能对比

（四）API代码示例

以下我们展示了一段简短的示例代码，说明如何通过API使用QwQ-32B。

from openai import OpenAI
import os# Initialize OpenAI client
client = OpenAI(# If the environment variable is not configured, replace with your API Key: api_key="sk-xxx"# How to get an API Key：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/developer-reference/get-api-keyapi_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)reasoning_content = ""
content = ""is_answering = Falsecompletion = client.chat.completions.create(model="qwq-32b",messages=[{"role": "user", "content": "Which is larger, 9.9 or 9.11?"}],stream=True,# Uncomment the following line to return token usage in the last chunk# stream_options={#     "include_usage": True# }
)print("\n" + "=" * 20 + "reasoning content" + "=" * 20 + "\n")for chunk in completion:# If chunk.choices is empty, print usageif not chunk.choices:print("\nUsage:")print(chunk.usage)else:delta = chunk.choices[0].delta# Print reasoning contentif hasattr(delta, 'reasoning_content') and delta.reasoning_content is not None:print(delta.reasoning_content, end='', flush=True)reasoning_content += delta.reasoning_contentelse:if delta.content != "" and is_answering is False:print("\n" + "=" * 20 + "content" + "=" * 20 + "\n")is_answering = True# Print contentprint(delta.content, end='', flush=True)content += delta.content

四、蓝耘MaaS平台使用QwQ-32B模型

蓝耘MaaS平台，作为模型即服务（Model as a Service）的先行者，以创新的云计算平台模式，将训练有素的AI模型以标准化服务形式呈现给用户。其核心优势在于丰富的预训练模型库，涵盖自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域，用户无需从零开始训练模型，大大节省时间和资源。

（一）注册蓝耘智算平台账号

点击注册链接：https://cloud.lanyun.net//#/registerPage?promoterCode=0131

输入手机号获取验证码，输入邮箱（这里邮箱会收到信息，要激活邮箱），设置密码，点击注册。如图5所示。

图5 注册蓝耘智算平台账号

新用户福利：注册后可领取免费试用时长（20元代金券，可直接当余额来使用）。

若已经注册过帐号，点击下方“已有账号，立即登录”即可。

（二）进入蓝耘MaaS平台

登录后进入首页，选择MaaS平台，如图6所示。

图6 进入蓝耘MaaS平台

然后下拉选择QwQ-32B模型，如图7所示。

图7 选择QwQ-32B模型

（三）使用QwQ-32B模型生成文案

可以通过详细具体的提示词明确表达内容要求。无论是希望生成的文章主题、关键词汇，还是期望涵盖的信息点、情感倾向，都应在提示词中清晰呈现。这样做能让通义千问QwQ-32B更准确地理解用户需求，生成更符合期望的内容。比如，可以通过如下提示词表达自己的内容要求：

在6G专利申请方面，中国已经遥遥领先。2021年的数据显示，中国的6G专利申请量占比高达40.3%，稳坐世界第一的宝座。
请把上面的数据更新到目前最新的数据

如果对输出的内容有比较多的要求或限制，不妨在输入框中将这些内容要求一条一条明确告诉通义千问QwQ-32B，比如，可以采用类似如下的提示词：

请以小红书的风格，按照以下要求帮我为“海景美食餐厅”写一篇小红书种草文案；
内容要求：
（1）要有标题、正文
（2）标题字数：不超过20个字；尽量简短精炼，要足够吸引眼球，用词浮夸
（3）正文分段，层次分明，每段最少100字
（4）要用“首先、其次、最后”这种模式
（5）整篇文案不要超过1000个字

生成结果如图8所示。

图8 QwQ-32B模型生成文案结果

（四）使用QwQ-32B模型生成代码

生成有关机器学习线性回归的代码，提示词如下：

帮我生成一段关于机器学习线性回归的代码，要求使用scikit-learn库。

输出结果如图9所示。

图9 QwQ-32B模型生成代码结果

输出代码如下：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
import matplotlib.pyplot as plt# 1. 生成示例数据
np.random.seed(42)  # 固定随机种子确保结果可复现
X = 2 * np.random.rand(100, 1)  # 生成100个一维特征数据
y = 4 + 3 * X.squeeze() + np.random.randn(100)  # 生成目标值（线性关系+噪声）# 2. 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 3. 初始化线性回归模型
model = LinearRegression()# 4. 训练模型
model.fit(X_train, y_train)# 5. 预测
y_pred = model.predict(X_test)# 6. 模型评估
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)print("均方误差 (MSE):", mse)
print("R²决定系数:", r2)
print("截距 (b0):", model.intercept_)
print("回归系数 (b1):", model.coef_[0])# 7. 可视化结果
plt.scatter(X_test, y_test, color='blue', label='真实值')
plt.plot(X_test, y_pred, color='red', linewidth=2, label='回归直线')
plt.xlabel('特征值')
plt.ylabel('目标值')
plt.title('线性回归预测结果')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

五、未来发展

1. 蓝耘Maas平台：领航AI调参新纪元

在人工智能技术日新月异的今天，蓝耘MaaS平台正以开拓者的姿态引领AI调参领域的革新浪潮。通过构建“算法-数据-算力”三位一体进化体系，平台将持续迭代模型仓库与调参引擎，深度融合AutoML、神经架构搜索（NAS）等前沿技术，推动调参效率实现指数级跃升。未来，平台将突破传统规则型调参范式，研发基于强化学习的智能决策系统，通过动态感知任务特征、数据分布及硬件环境，实现参数配置的全流程自动化与个性化适配，让开发者从繁琐的试错中解放，聚焦核心价值创造。

2. 生态融合创新：构建AI+产业赋能共同体

蓝耘MaaS平台正加速推进“智能生态+”战略，与阿里云QwQ等头部平台建立深度技术耦合。在智慧城市建设中，双方联合打造的“天穹”安防系统已具备毫秒级视频流解析能力，通过时空关联分析引擎，可精准识别200+种异常行为模式，误报率低于0.3%；教育领域创新推出的“知行”智能学习平台，融合多模态认知诊断与自适应知识图谱，实现千人千面的个性化教学路径规划，试点数据显示学习效率提升47%。这种跨平台的技术融合，正在催生从智能决策到产业变革的链式反应。

3. 人才培育矩阵：打造AI调参领域的“黄埔军校”

面对AI调参人才缺口持续扩大的行业痛点，蓝耘MaaS平台构建起“理论研修-仿真实验-产业实战”三维培养体系。平台联合高校及头部企业共建AI调参实验室，开发覆盖主流框架的沉浸式实训平台，并提供真实产业数据集的脱敏训练服务。通过“导师制”项目攻关和“天池”调参竞赛，持续输送兼具理论深度与实践经验的复合型人才，预计三年内将培养5000+认证调参工程师，为AI技术落地提供智力引擎。

4. 智启未来：共建AI技术生态共同体

当AI调参从“匠人技艺”走向“智能科学”，蓝耘MaaS平台正以开放姿态拥抱技术变革。我们诚邀开发者、合作伙伴及学术机构，共同参与“AI参数优化联合创新计划”，探索元学习、联邦调参等前沿方向。让我们携手突破技术边界，在智能制造、智慧医疗、自动驾驶等关键领域打造标杆应用，以智能之力重塑产业价值，共同开启人机协同的新纪元。未来已来，智者同行！

小结

本文深入探讨了蓝耘MaaS平台与通义千问QwQ-32B模型在人工智能领域的协同创新与应用实践。文章首先剖析了MaaS（模型即服务）模式的技术架构与产业价值，指出其通过云原生技术实现模型资源的高效调度与动态优化，显著降低企业AI应用门槛。蓝耘MaaS平台凭借强大的模型库支持、智能算力中枢、多模态开发工具及军工级安全体系，构建了覆盖模型开发全链路的服务体系，尤其在低代码开发与训练效率优化方面表现突出。

阿里通义千问QwQ-32B模型作为开源大语言模型的代表，依托Transformer架构与创新上下文扩展技术，展现出卓越的文本生成与代码开发能力。通过蓝耘平台与QwQ-32B的深度融合，用户可快速实现文案创作、智能编程等场景应用，文章通过实际案例展示了模型调用流程与输出效果。

展望未来，蓝耘MaaS将持续推动AI调参智能化、生态融合创新及人才培养体系建设，致力于构建开放的技术生态共同体，为智能制造、智慧城市等领域提供核心驱动力，引领人机协同的产业变革新浪潮。

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