DOCUMENTATION / LIBRARY
Documentation
Product guides, delivery checklists, integration paths and industry notes — written for the work after the purchase order.
《高校 / 科研院所 AI 实验室算力平台建设与共享方案》
高校与科研院所自建共享算力平台，容易在教学配额、科研弹性与预算核算之间失衡；本文给出多租户配额、课程实训与计费分层的设计要点，并提出分三期推进的实施节奏。
AI 大模型训练与推理场景下的 GPU 算力资源对比选型表
同样预算该选哪张卡，只看算力数字往往选错；本文从显存容量与带宽、计算精度、卡间互联和能耗四个维度对比常见卡型，并给出 7B 到 70B 模型各自的显存门槛参考。
《主流大模型微调与推理算力选型与配置表》
选卡前不估算显存与并发，很容易买大了浪费、买小了跑不动；本文按 7B 到 70B 模型给出推理与微调的显存区间，并说明训练看卡间互联带宽、推理看单卡吞吐的取舍。
《企业级算力 POC 测试申请流程与测试节点分配规则》
正式采购前想先跑一轮真实负载，却常因目标模糊而测不出结论；本文给出 POC 的基线指标、数据集与周期设定方法，以及申请流程、测试节点独占分配与环境数据回收规则。
《WorkMesh 液冷一体柜物理部署环境检查清单（配电 / 水冷 / 承重）》
一体柜到货前若漏查配电、水冷与承重条件，现场就会停工返工；这份清单逐项列出配电、散热、承重与网络接口的自查要点，建议在签合同前完成核对，并把冗余与运输通道一起确认。
WorkMesh 液冷一体柜环境准备与现场交付标准规范
私有化一体柜交付常因机房环境没准备好而延期；本文给出交付前的配电、散热、承重与网络自查项，从到场定位到验收移交的标准流程，以及 GPU 识别、存储与带宽的验收口径。
大模型 API 统一接入：企业网关选型指南
应用团队逐个直连各家大模型，规模化后密钥、账单与故障兜底都会失控；本文梳理网关层应具备的统一入口、多模型聚合、容错回退与用量计量能力，可当作企业选型时的对照清单。
MCP 与工具生态：让 AI 智能体长出「手和脚」
智能体要真正干活就得调用外部工具，而鉴权、重试与审计很容易埋坑；本文说明 MCP 工具调用在企业侧的工程要点，并给出不必自建工具层、直接复用平台既有能力的落地结论。
快速开始：从零到第一个成功请求
第一次接智连 OpenAPI 时，最耗时的是摸清 base_url、密钥与配额关系；本文用三步接入说明替换地址、创建应用并发出首个请求的方法，并列出 401、429 与 5xx 的处理方式。
《星战云电脑客户端下载、多终端接入与显卡直通配置》
设计、制作与云渲染团队常被本地工作站性能和换设备打断；本文说明 GPU 云桌面适合哪些负载、客户端与外设如何接入，以及显卡直通下专业软件授权能正常识别的条件。
《云电脑与裸金属算力节点的创建、开机与 SSH 连接教程》
第一次开通 GPU 实例的人，常在选镜像、计费方式和 SSH 连接上卡住；本文按创建开机、密钥或密码登录、安全组放行三步给出操作要点，并建议把重要数据放进共享存储。
GPU 实例 CUDA 驱动异常与 NVLink 通信延迟常见诊断步骤
多机多卡训练突然卡死或节点连不上时，很难判断是驱动、容器还是网络的问题；本文按驱动版本、容器匹配、NVLink 与节点间带宽给出一套自查顺序和提交工单所需材料。
《预置 PyTorch / TensorFlow 深度学习环境一键启动与 Docker 镜像导入》
手动搭 CUDA 与框架环境，常因版本不匹配在开工第一天就卡住；本文说明预置镜像与基础镜像如何取舍、依赖怎样锁定，以及自定义镜像与 Docker 导入的流程和版本排查顺序。
《高性能文件存储（NAS / Block Storage）挂载与多节点共享指南》
多机训练时逐节点拷贝数据集，既慢又容易出现版本不一致；本文区分共享文件存储与块存储的适用场景，说明共享挂载训练数据、checkpoint 分目录的做法，并提示先做带宽实测。
AI 进课堂：高校 AI 通识教育的落地路径
高校接到 AI 通识课开设要求后，最先卡住的是课程、实训算力与师资三件事；本文给出通识课加专业融合课加实训项目的分层落地路径，并强调实训环境必须真实可用，而不是演示环境。
AI 营销的内容新范式：从人工排期到智能体矩阵
多平台运营让内容产能追不上渠道扩张，营销团队越忙反而越乱；本文把素材生产、分发、线索转化到策略复盘拆成六维闭环，说明由智能体承担重复劳动、人只负责策略与创意的分工结论。
AI 搜索时代的内容可见性：GEO 实践入门
采购决策者越来越多直接在 AI 助手里问选型问题，企业官网可能连被引用的机会都没有；本文给出结构化数据、定义式内容、开放抓取与对外口径一致四个可以立即动手的动作。
异构算力纳管：国产 GPU 时代的算力底座
算力中心同时采购 NVIDIA、昇腾、沐曦等多种卡后，调度和计量很快变成糊涂账；本文梳理异构纳管要解决的四类问题，说明统一资源池、镜像适配与分租户出账的落地做法。
私有化 AI 大脑：数据不出域的部署路径
金融、政务等数据敏感行业既想用大模型，又不能让数据出门；本文对比私有化部署与公有云 API 两条路线，拆解模型、算力、知识、安全与运维五层，给出可落地的组合方式。
2026 企业 AI 落地趋势：从单点工具到智能体协同
不少企业把 AI 当员工福利发会员，很快撞上数据孤岛与流程断裂；本文解释预算为何从单点工具转向多智能体协同，并给出数字员工按岗位分工、人只做目标与终审的落地形态。