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vLLM-电源ed 多-模式l 系统

AINNA NeuralOps LLM 模式l Hub

打开-来源 LLM 模式l Orchestra

AINNA NeuralOps leverages multiple open-source LLM models through vLLM to power e-commerce operations, NeuralOps agents, audit 系统s, coding tasks, analytics, and detached 系统 building within a controlled local environment.

7 LLM模型
vLLM 引擎
100% 本地
0 Token 成本

* Zero token cost for local inference on your own server. 云 access via AINNA LLM 中心 使用令牌包。

模式l Orchestra

打开-来源 LLM模型

Each model serves a specific role in the AINNA NeuralOps eco系统

🌐
活动

Qwen

Alibaba 云

主要功能 一般 聊天 & 多lingual
最佳用例 商业 assistant, customer support, multilingual operation
NeuralOps 角色 电子商务运营的主要对话界面
vLLM-就绪
🔬
活动

DeepSeek R1

DeepSeek AI

主要功能 深度推理 & 分析
最佳用例 战略规划、审计、合规审查、复杂决策
NeuralOps 角色 针对审计和战略分析任务的深度推理
vLLM-就绪
💻
活动

GLM

Tsinghua AI Lab

主要功能 编码与系统生成
最佳用例 PHP/MySQL 代码生成、系统修复、自动化开发
NeuralOps 角色 用于独立系统构建和维护的编码代理
vLLM-就绪
⚡
活动

Gemma

Google DeepMind

主要功能 Fast 分类 & Tagging
最佳用例 产品 classification, tagging, simple automation, quick decisions
NeuralOps 角色 用于库存和列表的轻量级分类引擎
vLLM-就绪
📄
活动

Llama

Meta AI

主要功能 Long-上下文 分析
最佳用例 文档 analysis, knowledge review, comprehensive reporting
NeuralOps 角色 用于库存报告和知识库的长上下文处理器
vLLM-就绪
🌍
活动

Mistral

Mistral AI

主要功能 翻译与改写
最佳用例 翻译、内容改写、合规友好的内容生成
NeuralOps 角色 内容 transformation and localization specialist
vLLM-就绪
🌟
活动

Kimi K2

Moonshot AI

主要功能 Long 上下文 & 分析
最佳用例 长文档分析、研究、多轮对话
NeuralOps 角色 长上下文推理与研究专家
vLLM-就绪
模式l Evaluation

How 模式ls Are 已评分

自动-cycling through NeuralOps LLM orchestra models each scored across 6 weighted dimensions

当前评估中 Qwen 自动循环中...
准确度 0%
任务 Fit 0%
速度 0%
成本效益 0%
安全 0%
低编辑需求 0%
性能 Radar
NeuralOps LLM 评级
0 / 100
架构 路线图

规划ned Intelligent 模式l 选择

The target architecture links locally hosted models through a 神经路由器.

The planned AINNA 神经路由器 will evaluate each request and select a suitable model based on task type, complexity, and expected output.

用户 请求
→
神经路由器
→
已选 LLM
→
工艺 & 输出
→
分离输出

规划ned 路由 基础设施

神经路由器

分析s request intent and selects optimal model

API 网关

打开AI-compatible endpoint for unified model access

任务 分段 (规划ned)

用于将复杂请求拆分为可管理子任务的建议层

解析器 引擎 (规划ned)

模型路由前用于支持文档格式的建议适配器

任务 班级ifier

对请求进行分类：审计、编码、分析、摘要

分享d 数据base

所有模型的集中知识库

日志层

完成 request/response 审计追踪

代理 工作流

跨模型编排多步骤任务

系统 设计

架构 概述

从用户请求到独立系统输出的端到端架构

界面 Layer
打开 WebUI / 管理后台 Panel
↓
路由 Layer
AINNA 神经路由器
↓
推理 Layer
vLLM 模式l 服务器
↓
模式l Pool
Qwen
DeepSeek
GLM
Gemma
Llama
Mistral
Kimi K2
↓
分离式系统
库存
列表
销售 报告
财务
合规
审计
↓
数据 Layer
AINNA 80K SKU / 30 商店 运营
战略优势

Why 多-模式l 方法?

每个模型都针对特定任务优化而选择

更低 成本

打开-source models eliminate per-token API charges

Better 任务 Matching

合适的模型用于合适的任务可提高准确性

Faster 响应

本地 inference with optimized model selection

降低依赖

无单一供应商锁定或速率限制

本地 知识

所有数据都保留在基础设施内

Better 审计

清空 separation of model responsibilities

可扩展

基础 for SME client expansion

可微调

定制 training on proprietary data

合规 & 安全

企业版-等级 防护

数据 sovereignty and security at every layer

No Credential 曝光

市场 credentials never stored in plain text or exposed to models

角色-基础d 访问

为管理员、操作员、审计员角色提供细粒度权限

API Key 保险库

第三方服务凭据的加密存储

请求 日志记录

完成 审计追踪 of all model interactions

输出 审计追踪

每个模型响应均记录并加盖时间戳

私密 部署

可选 fully isolated on-premise installation

数据主权 聚焦

AINNA NeuralOps is 设计ed for 马来西亚n SMEs and 企业 clients who require complete control over their data and AI operations. All processing occurs within local infrastructure.

Future 路线图

规划ned Expansion

构建 the next generation of SME NeuralOps infrastructure

1

专用 GPU 服务器

高-performance inference server for real-time processing

2

University / IPTA 协作

Partner with 马来西亚n institutions for model research

3

中小企业AI 服务 Layer

多-tenant SaaS platform for 马来西亚n businesses

4

Generic Agent AI 代理 网络

100-node distributed NeuralOps agent infrastructure

5

本地 模式l 微调

定制 models trained on AINNA operational data

6

多-代理 独立式 构建者s

自动mated 系统 generation from specifications

就绪 to 探索?

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