火山方舟 Prompt 优化：引领 AI 应用新潮流

深入了解火山方舟的技术实力

火山方舟是依托字节跳动技术积累的强大云与 AI 服务平台，其在技术实力上的表现尤为突出。通过整合海量的 GPU 资源，火山方舟能够提供高效的计算能力，支持深度学习和大模型的快速部署。火山引擎采用全栈自研推理引擎，在算子层、推理层和调度层进行了深度优化，使得系统能够处理超大规模的计算任务。

在硬件层面，火山方舟整合了数以万计不同型号的 GPU 资源，确保了充足的算力供应。同时，火山方舟还具备强大的弹性伸缩能力，能够在突发流量和业务高峰时快速响应，保证服务的稳定性和高效性。

火山方舟在支持高并发需求方面表现尤为出色。其为用户设定的初始 TPM（每分钟 Token 数）限流达到了惊人的 500 万，相较于其它 AI 云服务商，这一数值可谓遥遥领先。这意味着企业和开发者在使用火山方舟时，可以不必担心因数据或查询量过大而导致的流量不足问题。

此外，火山方舟还提供全网首家 50 亿初始离线 TPD（每日 Token 数）配额，为企业信息打标及大使用量的离线场景提供了充分支持。这种高承载力为企业在进行大规模 AI 应用时提供了坚实保障。

在推理速度方面，火山方舟通过优化推理层性能，使其能够在 30ms 的超低延迟下完成任务。这种低延迟不仅提升了用户的交互体验，也为实时应用场景提供了技术保障。

火山方舟通过自研推理引擎，提升了算子层、推理层和调度层的整体效率，并且在全栈优化的基础上，进一步将 TPOT（输出每个 Token 的时间）降低到 15ms-30ms 区间，成为国内最低延迟的大规模推理服务提供商。

火山方舟不仅在硬件和技术层面具备强大实力，还通过联网搜索能力提升了大模型的实用性和准确度。联网搜索能力解决了大模型“将故事当新闻”的问题，让 DeepSeek 能够获取最新最全的网络资讯。

通过个性化配置，企业用户可以自行设置内容源、引用条数，以及进行联网意图、改写模块等高级配置，这使得火山方舟能够满足不同企业的个性化需求，适合多样化的应用场景。

安全性是大模型应用中的重要问题，火山方舟在这方面实施了多重防护措施。通过加密技术和严格的访问控制策略，火山方舟能有效杜绝训练数据、隐私和商业敏感数据及模型 Prompt 的泄漏。

此外，火山引擎大模型安全防火墙能够拦截 DDoS 攻击、提示词攻击，并识别不合规内容，确保模型应用的安全性。在针对 DeepSeek R1 和 V3 模型的安全性测试中，提示词注入攻击成功率被降低至 1% 以下。

火山方舟不仅提供已经部署好的 DeepSeek 系列模型，还支持多种部署模式，包括 veMLP、VKE 和 GPU ECS 自定义部署。这些部署模式为用户提供了灵活的选择，用户可以根据自身业务需求选择最合适的方案。

通过火山方舟，用户可以高效地将 DeepSeek-R1 引入到 AI 客户端中，支持个性化的应用场景。例如，通过方舟 API，用户可以轻松地将 DeepSeek-R1 引入 AI 客户端 Chatbox，并设置系统提示词。

火山方舟在未来仍将不断优化其推理层性能和联网搜索能力。随着技术的迭代升级，火山方舟有望在 AI 云服务领域继续引领潮流，为各类创新应用提供高效、稳定的技术支持。

火山方舟不仅在国内市场具备竞争力，其丰富的模型选择和灵活的部署模式也为海外市场的拓展提供了可能。未来，火山方舟将继续为企业的数字化转型提供更高效、更稳定的支撑。

问：火山方舟如何保证低延迟？
- 答：火山方舟通过全栈自研推理引擎进行算子层、推理层和调度层的深度优化，确保在高流量下仍能保持30ms的超低延迟。
问：DeepSeek 系列模型有哪些安全措施？
- 答：火山方舟采用加密技术和严格的访问控制策略，并通过大模型安全防火墙拦截DDoS攻击和提示词攻击，保障数据安全。
问：火山方舟支持哪些部署模式？
- 答：火山方舟支持多种部署模式，包括 veMLP、VKE 和 GPU ECS 自定义部署，用户可根据业务需求选择最合适的方案。
问：如何实现联网搜索能力的个性化配置？
- 答：用户可以通过火山方舟自行配置内容源、引用条数等高级配置，满足不同企业的个性化需求。
问：500万TPM的高承载力对企业有何意义？
- 答：500万TPM的高承载力意味着企业可以在大规模数据查询和实时计算需求下，获得稳定、高效的服务，无需担心流量限制。