海洋灾害综合防治体系大模型及算力资源建设需求

海洋灾害综合防治体系大模型及算力资源建设需求1项目背景海洋灾害形势日益复杂严峻，但省海洋预警监测体系与防灾减灾体制机制仍不够完善，海洋观测预报减灾等基础能力建设仍然薄弱，海洋信息共享和防灾减灾资源不足，重救灾轻减灾思想相对普遍，各级海洋灾害治理能力仍然相对偏低。海洋观测预报减灾与生态保护工作事关我省经济社会发展质量，事关人民群众切身利益。加强海洋预警监测，有利于不断提升群众的幸福感和获得感。因此，大力发展海洋预警监测与防灾减灾事业，落实“补短板、强弱项”，切实加强对多种关键海洋灾害的实时监测和预警，以及灾害风险的预测评估、早期识别、综合管理、应急保障和风险转移等工作，掌握海洋灾害规律，立足“十四五”省海洋预警监测和灾害综合防治工作需求，以人民生命财产安全和海洋强省目标为指引，推进省关于海洋预警监测和灾害综合防治工作任务实施，切实提升海洋预警监测在海洋经济发展、生态文明建设和灾害综合防治等领域的支撑和保障作用。2、项目目标海洋灾害综合防治体系大模型及算力资源建设为海洋灾害数据收集、处理、计算分析、模型构建、海洋遥感产品解译等提供高性能计算，属于海洋灾害数据应用能力建设。通过加强海洋灾害数据应用能力建设，以提升省海洋灾害风险管控、海洋灾害综合防治及海洋灾害应急辅助决策的能力。目前各系统数据量总数为数百TB级，随着遥感测绘等地理技术的不断进步提升及海洋灾害防治数据的深入应用，局系统的数据量将呈几何倍数增长。为实现海量数据向生产力转化及深层次应用，需要对数据进行多层次多维度处理，建设海洋灾害遥感数据综合智能解译样本库、算法模型及产训一体化平台，构建遥感和海洋大模型及其细分场景模型，以此实现人工智能模型向海洋行业应用的扩展。为满足上述需求和能力建设，需要构建遥感和海洋大模型并提供足够的高性能算力支撑。海洋灾害综合防治体系大模型及算力资源建设，除了提供核心计算服务和人工智能算力资源外，能提供更有针对性的保障海洋业务应用高效开发与落地的算法支持、数据支持、工具支持，满足敏捷化开发需求，使用国产化、端到端、一站式和安全可靠的海洋灾害综合防治算力，支撑大模型的训练和应用。同时，也能面向韧性城市建设、水利洪涝灾害防治、自然资源监测、城市活动监测等领域模型构建、推理服务和业务运行，提供行业泛化应用能力支撑。3、服务范围海洋灾害综合防治体系大模型及算力资源提供大规模、高性能人工智能算力服务，建设面向海洋灾害综合防治能力的遥感大模型和海洋大模型产品服务。大规模人工智能算力基础设施为海洋遥感智能解译大模型提供部署和应用服务提供硬件环境，面向海洋遥感解译大模型计算和服务需求提供遥感数据处理、计算、分析能力，为海洋遥感解译大模型训练、优化和推理提供算力基础，面向海洋灾害综合防治体系建设为大模型本地化适配提供遥感数据处理服务，同时为大模型的本地化、更新提供训练和调优计算环境。面向海洋灾害综合防治和灾害预报预警能力提升，海洋灾害综合防治体系大模型及算力资源为海洋大模型产品的本地化部署和推理服务提供运行环境，为海洋历史气象数据治理和分析提供大规模计算能力支撑，为海洋大模型本地化调优、迭代升级提供智能计算平台。此外，海洋灾害综合防治体系大模型及算力资源可以为“海洋灾害遥感综合处理与服务系统”能力建设中遥感数据综合处理和智能解译模型构建提供产训一体化计算环境支撑，为海洋灾害防治体系建设提供智能计算硬件基础和智算模型构建平台支撑。4、项目服务内容4.1项目服务内容4.2项目服务清单及规格序号系统/设备名称租赁服务项主要技术（性能）指标或规格要求数量单位租赁周期其他要求一设备1算力资源AI算力硬件系统人工智能集群专用硬件，芯片型号为：国产NPU芯片，AI处理器支持直出200G网络，实现高速互联，单个整机配置≥8颗AI处理器，单个整机提供不小于3PFlops@FP16、0.8PFlops@FP32算力，单个整机节点高带宽内存不低于480GB。20PFLOPSFP1617个月17个月服务期满后，继续提供连续19个月售后（或运维）服务，设置逻辑专区，接入电子政务外网（带宽达到10G）2高IO存储总体IOPS性能≥50000，总体吞吐量≥3000Mbps。可用存储300TBHDD。300TB17个月17个月服务期满后，继续提供连续19个月售后（或运维）服务3总体IOPS性能≥100000，总体吞吐量≥3000Mbps。可用存储100TBSSD。100TB17个月4备份支持已建成的国产化适配环境数据库及系统等。可用容量100TB。100TB17个月二服务1平台服务人工智能开发平台服务AI开发平台需要提供但不限于以下能力：1.数据处理与标注：提供新建标注数据集功能，数据类型需涵盖图像、视频、文本、表格、音频；可设置数据集名称；2.开发环境：预置主流AI引擎，如TensorFlow、MindSpore、PyTorch等开源框架；3.训练管理：预置计算框架TensorFlow、MindSpore、PyTorch；提供计算框架及其依赖环境的定期版本更新；4.资源管理：具备资源调度、分配与管理能力；支持资源池扩缩容；支持对专属资源池的资源分配率、使用率查看；1套17个月17个月服务期满后，继续提供连续19个月售后（或运维）服务2安全服务应用及数据安全服务提供专业级的安全防护能力，构建整体安全防护体系。1、态势感知服务，集中检测和展示云上资产遭受到的各种典型安全风险，还原攻击历史，感知攻击现状，预测攻击态势，为用户提供统一的威胁检测和风险处置平台。2、主机安全，通过资产管理、漏洞管理、基线检查、入侵检测、文件完整性管理、勒索病毒防护、镜像安全扫描和容器运行安全检测等功能，帮助企业更方便地管理主机/容器安全风险，实时发现黑客入侵行为。3、Web应用防火墙，通过对HTTP(S)请求进行检测，识别并阻断SQL注入、跨站脚本攻击、网页木马上传、命令/代码注入、文件包含、敏感文件访问、第三方应用漏洞攻击、CC攻击、恶意爬虫扫描、跨站请求伪造等攻击，保护Web服务安全稳定。4、云堡垒机，集单点登录、统一资产管理、多终端访问协议、文件传输、会话协同等功能于一体，通过统一运维登录入口，基于协议正向代理技术和远程访问隔离技术，提供对服务器、云主机、数据库、应用系统等云上资源的集中管理服务。5、容器安全服务，通过对容器资产的可视化管理，检测容器内发起的高危系统调用，识别违反安全策略的容器文件异常访问和漏洞逃逸攻击和文件逃逸攻击，发现可能引起安全风险。1套17个月17个月服务期满后，继续提供连续19个月售后（或运维）服务3大模型评测及数据集服务大模型评测基于高质量测评数据集，通过标签选择、灵活抽样等方式抽取相应测试数据根据应用需求配置测评维度、测评规则，自动测评与人工测评相结合，经多轮评估,输出模型的质量评估报告，给出模型的客观指标，驱动模型迭代改进。2轮/17个月服务期满后，继续提供连续19个月售后（或运维）服务，免费服务期内，送两轮评测服务4人工智能大模型产品与服务费大模型产品与服务遥感大模型：面向海洋灾害防治构建海洋遥感智能解译大模型产品与服务，开展海域场景典型目标识别，建立面向海域海岛场景的地物覆盖内容解译识别能力；为海洋灾害遥感智能监测模型开发设计、训练优化和推理服务提供基础能力支撑；面向海洋遥感智能解译大模型产品与服务提供本地遥感数据处理和模型适配服务，提供在海洋广域场景下的遥感解译服务和本地化遥感智能解译专题产品输出，为海洋灾害防治、风险评估和自然资源调查监测提供高效智能服务。1套17个月17个月服务期满后，继续提供连续19个月售后（或运维）服务5海洋大模型：面向海洋灾害综合防治和灾害预报预警能力提升，建立海洋智能预报大模型产品和服务，提供观测海域海洋气象环境因子分析预报能力，构建叶绿素浓度等海洋生化条件预测预警能力，提供海浪分析能力，为风暴潮等海洋灾害分析预报提供基础支撑；面向海洋大模型训练优化提供气象数据处理和历史气象数据整理、分析服务，提供海洋大模型本地化调优服务，实现海洋大模型更新；利用大模型对复杂数据分析能力对海洋环境和灾害风险进行综合评估和成果输出，提升海洋灾害预警准确率和时效性，支撑海洋环境保障智能化预报及海洋灾害应急辅助决策。1套17个月17个月服务期满后，继续提供连续19个月售后（或运维）服务

5、项目技术要求5.1部署算力环境要求逻辑专区；接入电子政务外网，带宽不少于10GB以及算力环境需支持本项目所提供的遥感大模型和海洋大模型的安装部署与应用。5.2算力资源服务AI计算服务器指标项技术规格要求服务器(1)投标机型CPU、AI处理器使用同一厂家国产自研芯片，需提供投标机型CPU、AI处理器采用芯片的具体品牌、型号，及芯片图片。(2)投标机型BMC主机管理系统采用国产自研管理芯片，投标产品所采用的管理芯片的具体品牌、型号。（3）投标AI算力硬件系统采用液冷模式散热。需提供产品硬件图片及详细散热说明。CPU处理器采用国产自主可控CPU处理器，配置≥4颗处理器，单颗处理器主频≥2.6GHz，核数≥48核。提供所投产品的芯片厂商、型号、产品配置等具体信息。AI处理器（1）单个整机配置≥8颗AI处理器，单个整机提供不小于3PFlops@FP16、0.8PFlops@FP32算力，单个整机节点高带宽内存不低于480GB，处理器直出200GRoCE网络。(2)相当于或优于8颗AI处理器采用Full-Mesh连接，8路AI处理器互联带宽最大不低于360GB/s。（3）为保障AI计算服务器单节点内芯片高速互联，每一个AI处理器提供不少于7条高速互联链路。内存总内存容量不低于1024GB，频率≥3200MHzDDR4。高速通信网口(1)≥8个200Gbps高速网口。(2)≥2个25Gbps以太网口。带外管理网(1)百兆或以上以太网口，1口/台。支持IPMI、SOL、KVMoverIP以及虚拟媒体。磁盘单个整机容量≥3200GBNVMe磁盘，5块/台。高IO存储存储服务：提供高可靠、高性能、规格丰富并且可弹性扩展的存储服务，包括多规格HDD和SSD云硬盘，HDD总体IOPS性能≥50000，总体吞吐量≥3000Mbps。SSD总体IOPS性能≥100000，总体吞吐量≥3000Mbps。备份存储可以云服务器、云硬盘、文件目录、云桌面等提供简单易用的备份服务，针对病毒入侵、人为误删除、软件故障等场景，可将数据恢复到任意备份点。当发生人为误删或病毒入侵等事件时，可将数据一键快速恢复至备份时间点，并且还可以通过整机的备份创建镜像，快速复制一个或多个与现有云服务器配置相同的云服务器，可将发放服务器时间缩短到分钟级别，从而达到业务的快速批量部署和迁移效果。配套设施技术要求1、核心交换机指标项技术规格要求性能指标交换容量≥25Tbps；包转发率≥8000Mpps；硬件规格设备高度≤4U；灵活插卡式交换机，插卡数量≥4，实配不少于32个100GE端口；电源2+2备份，风扇框3+1备份；二层支持Access、Trunk和Hybrid三种模式；支持动态MAC、静态MAC和黑洞MAC表项；支持M-LAG或vPC或DRNI等跨机箱链路捆绑技术；三层支持RIP、OSPF、ISIS、BGP等IPv4动态路由协议；支持RIPng、OSPFv3、ISISv6、BGP4+等IPv6动态路由协议；QOS支持PQ,WRR,DRR,PQ+WRR,PQ+DRR调度方式；支持双向端口限速；可靠性支持VRRP、VRRP负载分担、BFDforVRRP；支持BFDforBGP/IS-IS/OSPF/静态路由；无损网络支持RDMA，RoCEv2；支持Vxlan，且支持BGPEVPN特性；支持PFC死锁预防；支持AIECN，能够识别流量模型，动态调节ECN门限；管理维护支持SNMPV1/V2/V3、Telnet、RMON、SSH；支持基于命令行的配置回滚；支持全网路径探测；设备面板配备系统运行状态灯、堆叠主从指示灯和远程运维ID指示灯（现场定位用指示灯，运维人员可远程控制ID灯开启和关闭）；2、管理TOR指标项技术规格要求性能指标交换容量≥4.8Tbps；包转发率≥2000Mpps；硬件规格支持不少于48个10GE接口，不少于6个100GE接口；CPU为国产自研芯片；支持前后、后前风道；二层支持Access、Trunk和Hybrid三种模式；支持QinQ；支持M-LAG或vPC或DRNI等跨机箱链路捆绑技术；三层支持RIP、OSPF、ISIS、BGP等IPv4动态路由协议；支持RIPng、OSPFv3、ISISv6、BGP4+等IPv6动态路由协议；QOS支持PQ,WRR,DRR,PQ+WRR,PQ+DRR调度方式；支持双向端口限速；可靠性支持VRRP、VRRP负载分担、BFDforVRRP；支持BFD（BidirectionalForwardingDetection）3.3ms检测间隔；支持M-lag快速收敛，支持BFDforM-lag；无损网络支持RDMA，RoCEv2；支持AIECN，能够识别流量模型，动态调节ECN门限；管理维护支持SNMPV1/V2/V3、Telnet、RMON、SSH；支持基于命令行的配置回滚；支持全网路径探测；设备面板配备系统运行状态灯、堆叠主从指示灯和远程运维ID指示灯（现场定位用指示灯，运维人员可远程控制ID灯开启和关闭）；3、专线网关指标项技术规格要求性能指标交换容量≥4.8Tbps；包转发率≥2000Mpps；硬件规格支持不少于48个10GE接口，不少于6个100GE接口；CPU为国产自研芯片；支持前后、后前风道；二层支持Access、Trunk和Hybrid三种模式；支持QinQ；支持M-LAG或vPC或DRNI等跨机箱链路捆绑技术；三层支持RIP、OSPF、ISIS、BGP等IPv4动态路由协议；支持RIPng、OSPFv3、ISISv6、BGP4+等IPv6动态路由协议；QOS支持PQ,WRR,DRR,PQ+WRR,PQ+DRR调度方式；支持双向端口限速；可靠性支持VRRP、VRRP负载分担、BFDforVRRP；支持BFD（BidirectionalForwardingDetection）3.3ms检测间隔；支持M-lag快速收敛，支持BFDforM-lag；无损网络支持RDMA，RoCEv2；支持AIECN，能够识别流量模型，动态调节ECN门限；管理维护支持SNMPV1/V2/V3、Telnet、RMON、SSH；支持基于命令行的配置回滚；支持全网路径探测；设备面板配备系统运行状态灯、堆叠主从指示灯和远程运维ID指示灯（现场定位用指示灯，运维人员可远程控制ID灯开启和关闭）；5.3软件平台、安全及大模型服务（1）平台服务人工智能开发平台服务，支持海量任务的智能景，并能够提供丰富的人工智能场景应用和应用接口服务，提供一站式人工智能开发和应用部署，提供全流程AI开发工作流的能力，具体功能如下：高效数据处理和标注：提供AI数据框架，集成先进的标注工具和标注管理流程，数据类型涵盖图像、视频、文本、表格、音频；可设置数据集名称。海洋灾害防治涉及数据多样，包括海温、叶绿素浓度、方向风速、地面光谱数据、机载高光谱数据、海岛实景三维数据等，数据标注和管理工具可以大大提高数据处理能力，提升模型训练效果。高效开发环境：预置主流AI引擎，如TensorFlow、MindSpore、PyTorch等开源框架，简化分布式训练流程，高效实现分布式模型训练。高性能训练管理：软硬件协同，加速模型训练，通过多种软件优化技术结合集群硬件，大幅缩减深度学习模型的训练时间。自动可视化AI开发全流程管理：提供基于原始数据、标注数据、训练作业、算法、生命周期管理。高效资源管理：可视化资源调度、分配与管理；支持资源池扩缩容；支持对专属资源池的资源分配率、使用率查看。指标项指标要求模型开发训练支持本地IDE开发。提供PyCharm或类似工具插件，实现本地开发并通过插件远程提交平台训练作业，满足用户本地开发需求；支持训练作业管理，提供创建、删除、修改训练作业功能，提供训练作业的版本管理；训练作业支持自定义docker镜像，满足用户的特殊人工智能引擎框架的训练场景；训练作业支持查看指定任务的监控指标，包含CPU使用率，内存使用率，GPU使用率，显存使用率，NPU使用率，NPU显存使用率；训练作业支持查看指定任务的日志，包含预览日志与下载日志文件；支持用户通过自定义镜像的方式自主构建常用深度学习、机器学习引擎：TensorFlow，PyTorch，MindSpore等的运行；支持大模型训练：支持单机8卡、分布式训练、支持使用国产算力完成大模型训练；数据管理支持数据集管理：包含数据集创建、导入、修改、版本管理、删除等操作，支持的数据格式包括：图片、音频、文本、视频、表格等；支持数据标注：包含图片、文本、音频、视频标注，支持标注任务管理，包含版本管理、标签管理、结果统计等，支持数据智能标注；支持数据处理，从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据，包含数据清洗、数据选择、数据校验、数据增强等；资源管理支持创建共享资源池，多租户分时复用，排队共享资源池资源；支持训练/推理专属资源池，该资源专属创建租户；支持开发环境、训练、推理的公共资源池、专属资源池；支持资源分配率、使用率查看；支持国产化AI处理器和国产化CPU，同时兼容x86架构与ARM架构的服务器；模型管理支持模型的管理：提供可视化导入、删除、修改、查询、列表模型的功能；支持用户自定义容器镜像格式的算法模型的导入和管理，进而支持多厂商在镜像内灵活自定义依赖包，AI框架及版本，算法功能等；支持运维人员创建预置容器镜像作为算法模型的模板引擎。用户可以使用自己OBS桶中的模型文件和预置模板引擎创建模型，系统会帮用户将模型文件和预置模板镜像打包成一个新镜像作为该算法模型的载体；其他要求为保证人工智能开发平台的先进行和自主能力；（2）安全服务应用及数据安全服务，提供专业级的安全防护能力，构建整体安全防护体系。具体提供以下能力：1、态势感知服务，集中检测和展示云上资产遭受到的各种典型安全风险，还原攻击历史，感知攻击现状，预测攻击态势，为用户提供统一的威胁检测和风险处置平台。2、主机安全，通过资产管理、漏洞管理、基线检查、入侵检测、文件完整性管理、勒索病毒防护、镜像安全扫描和容器运行安全检测等功能，帮助企业更方便地管理主机/容器安全风险，实时发现黑客入侵行为。3、Web应用防火墙，通过对HTTP(S)请求进行检测，识别并阻断SQL注入、跨站脚本攻击、网页木马上传、命令/代码注入、文件包含、敏感文件访问、第三方应用漏洞攻击、CC攻击、恶意爬虫扫描、跨站请求伪造等攻击，保护Web服务安全稳定。4、云堡垒机，集单点登录、统一资产管理、多终端访问协议、文件传输、会话协同等功能于一体，通过统一运维登录入口，基于协议正向代理技术和远程访问隔离技术，提供对服务器、云主机、数据库、应用系统等云上资源的集中管理和运维审计服务。5、容器安全服务，通过对容器资产的可视化管理，检测容器内发起的高危系统调用，识别违反安全策略的容器文件异常访问和漏洞逃逸攻击和文件逃逸攻击，发现可能引起安全风险。参数见下表：服务工具类型服务工具功能参数要求态势感知安全态势支持全局安全风险展示，包括展示全局风险资产数量统计，资产安全风险评估、资产威胁告警统计&TOP排名、漏洞统计&TOP排名、安全基线检查结果&TOP排名和近7天安全评分数据趋势等统计信息。风险预防支持对资产进行基线检查，弱配置项支持定位到资产；支持弱配置详情解读，及修复指导，支持自动扫描，无法自动检查项，提供问卷归档；支持自定义基线；支持导出检查报告。主机安全基线检查支持口令复杂度策略检测，并使用弱口令字典对系统帐户进行扫描，检测出弱口令后展示弱口令存在时长并提示用户修改。入侵检测支持部署在宿主机时可检测虚拟机逃逸，发现对宿主机的敏感命令执行、敏感文件访问和异常端口访问。Web应用防火墙基本防护支持CC防御，支持基于IP/Cookie/Referer的源和目的限速，限速的防护动作至少要支持设置验证码、动态阻断IP/用户一段时间，限速的响应页面支持用户自定义。防护日志支持记录防护日志，日志中至少包括攻击发生时间、源站IP、域名、URL、事件类型、防护动作等信息，支持按照攻击事件、命中规则、防护动作、源站IP、URL等多维度条件查询防护日志。云堡垒机身份认证支持手机令牌、手机短信、USBKey、动态令牌等多因子认证形式。支持AD域、RADIUS、LDAP、AzureAD用户账号远程认证。权限控制支持按照用户、用户组、资源账户、账户组，建立用户对资源的访问控制授权，支持通过配置访问控制策略、双人授权、命令控制策略实现对资源不同维度的控制。账户管理支持通过自动发现、一键同步云上资源、从文件批量导入等方式纳管弹性云服务器资源。容器安全镜像安全安全策略管理支持扫描容器镜像，包括私有镜像、官方镜像、以及节点中所有正在运行的镜像，支持发现镜像中的漏洞并给出修复建议。支持容器进程白名单，阻止异常进程、提权攻击、违规操作等安全风险事件的发生。运行安全支持检测容器内发起的高危系统调用检测，识别可能引起安全风险的Linux系统调用，支持检测漏洞逃逸攻击和文件逃逸攻击，包括shocker攻击、进程提权、DirtyCow和文件暴力破解等。（3）大模型评测及数据集服务围绕应用需求，通过先进的人工智能测试方法，提供多维度细粒度的大模型评测服务。大模型测评步骤：分析对大模型的需求，编制评测方案；构建高质量测评数据集，通过标签筛选、灵活抽样等方式抽取相应测试数据；测试执行时，根据应用需求配置测评维度、测评规则，编写自动评估模型，对生成内容进行自动测评并辅以人工测评，经多轮评估，输出模型的质量评估报告，给出模型的客观指标，驱动模型迭代改进。（4）人工智能大模型产品与服务面向海洋灾害综合防治的人工智能大模型产品与服务，包括遥感大模型产品1套，海洋大模型产品1套，以及相关服务。为满足国产化要求，遥感大模型和海洋大模型训练优化和微调服务支持国产化CPU、国产化人工智能加速计算硬件环境，大模型产品服务支持国产操作系统、计算机硬件环境部署和应用。相关技术服务要求如下：a）遥感大模型面向海洋灾害防治构建海洋遥感智能解译大模型产品与服务，开展海域场景典型目标识别，建立面向海域海岛场景的地物覆盖内容解译识别能力；为海洋灾害遥感智能监测模型开发设计、训练优化和推理服务提供基础能力支撑；面向海洋遥感智能解译大模型产品与服务提供本地遥感数据处理和模型适配服务，提供在海洋广域场景下的遥感解译服务和本地化遥感智能解译专题产品输出，为海洋灾害防治、风险评估和自然资源调查监测提供高效智能服务。指标项指标要求遥感大模型数据处理与管理支持本地遥感影像数据处理，包括但不限于面向遥感影像目标识别、地物分类和变化检测等任务的数据裁剪、样本标注等处理，满足用户本地遥感大模型应用数据处理需求。支持遥感大模型样本数据管理，包括但不限于本地遥感影像上传导入、样本集管理、数据展示和下载使用等。遥感大模型训练解译支持遥感影像大模型训练微调，实现基于本地影像样本数据的遥感大模型训练优化、参数微调和模型更新。支持本地遥感影像样本数据适配优化，通过对本地遥感样本数据的处理，实现遥感大模型的训练和参数更新。支持海域场景遥感影像解译，包括但不限于海域场景目标识别、地物分类和变化检测等功能；支持模型解译结果精度评估。支持遥感影像解译后处理，包括但不限于解译结果展示、修正、矢量栅格结果转换、专题产品输出和下载使用等。大模型产品软硬件环境支撑国产硬件环境，模型训练优化和微调服务支持国产化CPU、国产化人工智能加速计算硬件环境，大模型产品服务支持国产化硬件环境部署和应用。支持国产操作系统，大模型产品和服务满足国产化操作系统部署和应用，可支持的国产操作系统如银河麒麟、统信等。支持基于不同深度学习框架构建的模型集成，提供至少两种可供选择的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch、MindSpore等。大模型性能指标遥感大模型产品总体参数规模达到5亿以上，支持小规模参数模型的集成应用；基于大模型的遥感影像解译结果相对于小模型解译结果精度在典型地物目标上提升3%以上。支持海域场景目标识别类型数量不少于5类，如构筑物、重点设施、船舶、桥梁、码头等海洋场景目标识别；模型对典型目标识别准确率不低于75%。支持海域场景地物分类数量不少于6类，如水域、建筑、林地、耕地、道路、养殖区等海域地物分类；模型对典型地物整体分类精度不低于70%。支持海域场景变化检测类别不少于2类，如变化区域和未变化区域；模型在典型场景下变化检测整体精度不低于70%。b）海洋大模型面向海洋灾害综合防治和灾害预报预警能力提升，建立海洋智能预报大模型产品和服务，提供观测海域海洋气象环境因子分析预报能力，构建叶绿素浓度等海洋生化条件预测预警能力，提供海浪分析能力，为风暴潮等海洋灾害分析预报提供基础支撑；面向海洋大模型训练优化提供气象数据处理和历史气象数据整理、分析服务，提供海洋大模型本地化调优服务，实现海洋大模型更新；通过大模型对复杂数据分析能力对海洋环境和灾害风险进行综合评估和成果输出，提升海洋灾害预警准确率和时效性，支撑海洋环境保障智能化预报及海洋灾害应急辅助决策。指标项指标要求海洋大模型数据处理与管理支持面向海洋大模型训练优化提供气象数据处理和历史气象数据整理、分析服务，满足用户本地海洋大模型应用需求。支持海洋大模型样本数据管理，包括但不限于本地海洋历史数据和观测数据的上传导入、版本管理和下载使用等。海洋大模型产品预报支持观测区域海洋气象智能预报、海洋生化条件预测预警、海浪分析等功能。支持海洋气象因子智能预报不少于3种，如海表温度、海表风速、海表风向、海流流速、海流流向等。支持海洋生化条件预测预警不少于2种，如海洋叶绿素浓度、硅藻浓度、海水盐度等。支持海浪分析能力不少3种，如海面高度、波浪高度、分析预警等。支持海洋预报模型训练优化，实现基于本地海洋观测和历史气象数据的海洋预报模型训练优化、参数更新；支持模型预报结果的精度评估。大模型产品软硬件环境支撑国产硬件环境，模型训练优化和微调服务支持国产化CPU、国产化人工智能加速计算硬件环境，大模型产品服务支持国产化硬件环境部署和应用。支持国产操作系统，大模型产品和服务满足国产化操作系统部署和应用，可支持的国产操作系统如银河麒麟、统信等。支持本地海洋预报模型的集成应用，包括但不限于支持基于人工智能框架（如TensorFlow、PyTorch或MindSpore等）和基于数值模式的海洋预报模型的集成和应用。大模型性能指标海洋大模型最长预报时间不少于3天；单模型分析预报运算效率达到分钟级。6、项目服务及其他要求6.1项目服务要求（1）交付要求1.服务交付工期要求。合同签订后，45天内提供服务。以采购方与确认服务申请单，作为服务起始日期。因服务质量问题发生争议时，由本地质量技术监督部门鉴定。服务符合质量技术标准的，鉴定费由采购方承担；否则鉴定费由承担。2.服务验收时如发现所交付的服务资源不符合合同、招标文件、投标文件规定之情形者，采购方应做出详尽的现场记录，或由采购方和双方签署备忘录。此现场记录或备忘录可用作资源补充、缺失的有效证据。由此产生的有关费用由承担。3.如果所提供的服务被有关部门认定为违反国家有关行业安全和质量规定及违法侵权等，由此而引起的一切后果和责任均由负全责。4.若提供的产品发生知识产权纠纷的，由与原知识产权所有者协商解决，采购方不承担与之相关的任何经济和法律责任。5.服务提供地点为：采购方指定地点。（2）部署要求本项目中提供的平台及服务均应部署在电子政务外网上并保证其正常、稳定运行。（3）算力服务阶段与要求算力服务分为服务交付与合同验收两个阶段，各阶段要求说明如下：服务交付与开通验收采购方与签署合同后45天之内，完成算力资源安装部署与软件平台集成测试等工作，向采购方提交算力服务开通申请，以采购方与确认算力服务申请单，代表算力服务开通验收通过，作为算力服务起始日期。算力服务开通验收通过，应保证所提供的硬件资源服务达到标书要求：国产人工智能算力不小于20PFLOPS@FP16；HDD可用容量不小于300TB；SSD可用容量不小于100TB；备份可用容量不小于100TB。算力服务开通验收通过，应保证所提供的平台及服务达到标书要求：人工智能开发平台具备模型开发训练、数据管理、资源管理、模型管理功能；具备专业级的安全分析能力，可实现对云负载、各类应用及数据的安全保护。合同验收在本项目17个月服务期满后1个月内，采购方按照合同有关约定进行合同验收，验收标准如下：算力服务、存储、备份验收标准：国产人工智能算力规模不小于20PFLOPS@FP16；HDD总体IOPS性能≥50000，总体吞吐量≥3000Mbps，容量不小于300TB；SSD总体IOPS性能≥100000，总体吞吐量≥3000Mbps，容量不小于100TB；备份可用容量不小于100TB。人工智能开发平台验收标准：在项目周期内，提供不少于20P人工智能算力调度能力，提供不少于3种预置AI框架；提供不少于3种数据类型（如图像、音频、文本）的在线数据标注。安全服务验收标准：以项目周期为服务时间，在服务期届满后提交满足服务内容要求的主要输出物相关报告文档，如《态势感知服务报告》、《主机安全服务报告》、《web应用防火墙服务报告》、《云堡垒机服务报告》、《容器安全服务报告》等。（4）大模型服务阶段与要求大模型服务阶段分为服务交付、初验、合同验收三个阶段，各阶段要求如下：服务交付采购方与签署合同后45天之内，完成遥感大模型与海洋大模型产品本地化部署工作，完成对采购方本地化部署能力培训并提供相关培训手册和本地化部署操作手册，向采购方提交服务交付申请，以采购方与确认服务交付通过申请，作为大模型交付服务起始日期。初验初验标准：初验时，遥感大模型具备遥感影像目标识别、地物分类和变化检测等解译能力，支持基于TensorFlow、PyTorch或MindSpore等框架模型的集成和应用，开展对采购方使用、集成和应用能力培训，提供相关培训手册和操作手册。海洋大模型具备观测区域海洋气象智能预报、海洋生化条件预测预警、海浪分析等能力，支持人工智能模型和数值模式的海洋预报模型的集成和应用，开展对采购方使用、集成和应用能力培训，提供相关培训手册和操作手册。初验通过后投入试运行，试运行时间不少于3个月，试运行期满提供试运行报告。3、合同验收大模型评测及数据集服务验收标准：大模型评测覆盖海洋大模型与遥感大模型，完成测试次数2轮，覆盖测试维度4个以上，构建评测数据500条以上。大模型产品及服务验收标准：遥感大模型产品具备遥感大模型数据处理与管理、遥感大模型产品解译服务等能力，遥感大模型产品完成国产化软硬件环境适配，达到遥感大模型所要求参数规模、解译类型和解译精度等指标要求，完成对采购方部署、使用和优化等能力培训并提供培训手册，提供遥感大模型产品部署、使用和优化方法的相关操作手册，遥感大模型产品完成第三方测评并通过采购方验收，遥感大模型产品具备稳定的服务能力；海洋大模型产品具备海洋大模型数据处理与管理、海洋大模型产品预报等能力，海洋大模型产品完成国产化软硬件环境适配，达到海洋大模型所要求性能指标要求，完成对采购方部署、使用和优化等能力培训并提供培训手册，提供海洋大模型产品部署、使用和优化方法的相关操作手册，海洋大模型产品完成第三方测评并通过采购方验收，海洋大模型产品具备稳定的服务能力。（5）管理要求需组建专职管理团队，负责项目业务统筹、沟通协调和项目实施管理，确保本项目各项工作顺利衔接，按期保质完成项目服务。进度管理。管理本项目进度，按照服务计划表要求进行。定期举行会议，审视服务内容及控制风险。沟通管理。采取相应措施，实现项目统一管理、统一协调，组织召开项目进展汇报和问题推动相关会议。风险管理。指定相应的风险负责人，负责风险响应，实施风险响应计划。变更管理。加强对各类变更活动的管理，消除或降低变更风险，减少变更对项目的影响，保障现有平台及服务的安全、稳定运行。问题管理。任何项目管理问题都将并被记录在《项目问题日志》中。汇报人员将确保所有问题均向恰当级别的负责人汇报以作解决或决策。质量管理。确保交付的服务达到业务要求，并持续改进，同时对涉及质量管理的各种资源进行有效的管理。安全管理。采取相应的措施，确保数据及应用安全。（6）人员要求1.具有质量管理体系认证、环境管理体系认证、职业健康管理体系认证等资质，以保证项目实施质量和服务目标。2.