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工单支持认识天工智算云更新于 2026-06-17 · 阅读约 12 分钟
天工智算云产品总览
了解 GPU 智算云、大模型云服务以及贯穿两条产品线的账号、费用、安全和支持体系。
先理解这项功能
天工智算云以一套账号、费用和治理体系连接两条产品线：GPU 智算云交付可管理的计算环境，大模型云服务交付统一的托管模型 API。两者可以独立使用，也可以组成从数据准备、训练微调到在线应用的完整链路。
本文面向第一次了解平台的开发者、技术负责人、采购与合规人员。完成本文后，你应当能够独立完成配置、验证结果，并知道出现异常时应该保留哪些信息。
云资源和模型能力会随区域、库存、模型版本及账号权限变化。页面显示的可用规格、价格、配额和状态是本次操作的直接依据；文档用于解释操作逻辑和风险边界。
完成后你将获得
- 区分 GPU 智算云与大模型云服务的交付形态
- 找到账号、费用、企业管理和技术支持入口
- 依据环境控制、模型来源、流量和数据边界选择产品
GPU 智算云负责可控运行环境，大模型云服务负责标准化在线调用。
开始前的准备
先完成以下准备，再进入控制台操作。对生产环境而言，准备阶段还应明确资源负责人、费用归属、数据级别和回滚方式。
- 梳理工作负载属于训练、批量推理、在线调用还是多模态生成
- 确认是否必须控制 CUDA、驱动、依赖和自有权重
- 估算数据规模、模型大小、并发目标和交付周期
- 确认团队、费用主体和数据合规要求
完整操作步骤
按照下面的顺序执行。每完成一步都应检查页面反馈，不要在状态仍为“处理中”时连续提交相同操作。涉及删除、重装、退款、密钥禁用等不可逆动作时，应再次核对资源名称和影响范围。
1. 明确业务目标
用可衡量指标描述目标，例如训练完成时间、每秒请求数、P95 延迟、回答质量和单次成功任务成本。
2. 选择 GPU 智算云
需要完整 Linux 环境、自定义依赖、自有权重、训练微调或独享推理时，从 GPU 算力市场选择实例。
3. 选择大模型云服务
希望快速接入成熟模型、按调用付费且无需维护底层 GPU 时，从模型广场和体验页开始。
4. 组合两条产品线
可在 GPU 实例完成数据处理和微调，再将标准业务调用接入模型 API，或在专属环境承载敏感任务。
5. 补齐平台基础能力
完成实名认证、团队权限、充值、预算、操作审计和消息通知，再将服务用于生产。
常见问题与排查
排查时先确认影响对象、开始时间和最近一次变更，再区分是浏览器、账号权限、平台资源、网络还是应用自身问题。提交工单时，请附上资源 ID、请求 ID、发生时间、错误信息和已经执行过的排查步骤；不要提交密码、完整密钥或身份证件原图。
不知道选择哪条产品线
需要控制运行环境或自有权重时优先 GPU 智算云；只需要成熟模型能力、流量波动大时优先模型 API。可先做小规模验证再决定。
需要同时使用两类服务
两类服务共享账号和费用中心。建议按项目记录 GPU 训练成本和 API 在线成本，并明确模型、数据和输出的交接边界。
页面库存或模型列表发生变化
可用规格和模型会动态调整，以控制台当时展示为准。生产系统应准备替代规格或替代模型。
完成检查清单
离开页面前，逐项确认：
- 操作对象、所属项目和费用主体正确，页面状态与预期一致
- 关键数据已有独立副本，临时文件、公开端口和测试密钥已经清理
- 资源负责人、预算与通知接收人已经明确
- 必要的资源 ID、订单号或 Request ID 已记录，便于后续审计和支持
- 已阅读与本功能相关的专项协议，并理解计费、数据和违规处置规则
如结果与本文不一致，应停止继续扩大变更范围，通过页面右上角“工单支持”提交问题。