极客网·人工智能 近期，DeepSeek的火爆引发了AI产业对低成本、高效率大模型训练的广泛讨论。今日，医疗AI领域新发布的瑞金医院瑞智病理大模型RuiPath也凭借其高效训练和落地应用，成为行业关注的焦点。
RuiPath由华为DCS AI解决方案助力打造，仅用16张计算卡、历时2个月，便完成了超100万张病理切片的训练，实现了医疗行业专家大模型的成功落地。这一成就不仅展示了“花小钱办大事”的可能性，更为行业大模型的高效训练提供了范例。
三大挑战阻碍AI大模型行业化落地
与互联网领域的通用大模型不同，行业用户更关注如何将通用大模型转化为专业大模型，以释放其真正的价值。然而，这一过程面临三大挑战。
首先，在数据层面，从通用大模型到行业场景大模型，针对性训练所需的数据预处理耗时长，收集、清洗等环节往往占据模型开发训练时长的60%。例如，瑞金医院拥有海量的图像、文本等多模态数据，覆盖临床、影像、病理等多个领域，这些数据在训练前需要进行完备的标签化处理，才能开展精准的模型训练。
其次，在算法层面，行业场景模型的训练和应用落地难度大，开发周期不可控，且对人员技术要求高。非互联网科技行业的企业通常缺乏足够的AI技术人才，需要简单易用的开发平台来降低门槛，使行业人员也能轻松上手。
最后，在算力层面，由于算力等待、任务潮汐、资源碎片化等原因，AI集群的可用度通常不足50%。多数行业无法大量采购计算卡来实现大模型的落地，因此必须从一开始就考虑训练和推理任务的降本增效。
华为DCS AI解决方案的三大核心价值
针对这些挑战，华为DCS AI解决方案通过ModelEngine工具链、XPU池化和容器技术以及融合数据湖等关键能力，成功解决了数据工程处理慢、模型/应用对接难、AI系统可用度低的三大问题，并在医疗病理场景中展现出显著优势。
首先，数据工程工具化将医疗训练数据准备周期缩短了80%。方案将病理数据统一为高压缩、低时延的CSP格式，实现数据标准化，并通过Omni-Dataverse技术实现跨院区数据的统一管理。ModelEngine内置40多种数据处理算子，其中独有的CSP免patch切分算子，将百万级切片预处理时间从月级缩短到天级。
其次，系统级模型训练与推理加速能力将模型训练周期缩短了30%，推理并发能力提升了一倍。高性能分布式文件存储系统支持NDS存算协同和KVCache智能分级缓存，减少重复计算，提升数据加载效率。SmartAI智能调度引擎结合XPU池化技术，有效提升了AI集群的可用度。
最后，极简应用开发平台支持低代码开发、可视调测、自动评估、一键部署和零代码维护，将应用上线周期缩短了80%。此外，华为还开源了ModelEngine版本，帮助集成商搭建个性化的AI应用开发平台。
行业大模型落地的“DeepSeek范式”
最终，在华为DCS AI解决方案的助力下，RuiPath仅用2个月便完成了300余本病理诊断书籍和100万张数字切片的训练，显著提升了医疗行业专家模型的训练、推理及精调效率，同时有效降低了部署成本。
据瑞金医院病理医生介绍，RuiPath在病理诊断常用问题测试中准确率超过90%，在医学图文问答任务中处于国际领先水平。AI互动式阅片将单切片诊断时间从5-10分钟缩短至秒级，医生的工作模式也从镜下找病灶转变为审核AI诊断结果，显著提升了诊断效率。
从中可见，行业大模型落地也迎来了自己的“DeepSeek范式”。华为DCS AI解决方案不仅助力瑞金医院RuiPath在医疗行业打造成功实践，更为其他行业的AI大模型落地提供了低成本、高效率的选择，有望推动了AI大模型在更多领域落地生根！
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