某警察学院DeepSeek大模型部署服务采购需求解析

一、项目背景与核心目标

某警察学院作为公安领域高等学府，承担着培养高素质警务人才、推动警务科技创新的重要使命。随着人工智能技术的快速发展，学院拟通过部署DeepSeek大模型（以下简称“模型”）构建智能化教学与科研平台，实现以下核心目标：

1. 教学场景智能化：通过模型支持案例分析、情景模拟、法律文书生成等教学环节，提升学员实战能力；
2. 科研创新赋能：利用模型进行犯罪趋势预测、证据链分析、警务策略优化等研究，推动警务理论创新；
3. 行政效率提升：实现公文自动生成、会议纪要整理、数据统计等行政流程自动化，降低人力成本。

二、技术架构与部署要求

1. 硬件基础设施

• 服务器配置：需提供至少4台高性能GPU服务器（建议NVIDIA A100或同等性能），单台配置不低于128GB内存、2TB SSD存储，支持并行计算与分布式训练；
• 网络环境：要求千兆以太网接入，支持内网隔离与外网有限访问，确保数据传输安全性；
• 灾备方案：需部署异地容灾系统，支持数据实时同步与快速恢复，保障业务连续性。

2. 软件环境与兼容性

• 操作系统：支持CentOS 7.x/Ubuntu 20.04 LTS等主流Linux发行版；
• 容器化部署：需基于Docker与Kubernetes实现模型服务容器化，支持动态扩缩容与资源隔离；
• API接口：提供RESTful API与gRPC双协议支持，兼容Python、Java、C++等主流编程语言调用。

3. 模型版本与性能指标

• 基础模型：需采用DeepSeek最新稳定版（如V1.5或更高版本），支持中英文双语处理；
• 推理延迟：单次请求响应时间≤500ms（95%置信度）；
• 并发能力：支持不低于1000QPS（每秒查询数）的并发请求，峰值可达2000QPS。

三、功能模块与定制需求

1. 核心功能模块

模块名称	功能描述
智能教学助手	支持案例库检索、情景对话模拟、法律条文自动解析等功能
科研分析平台	提供犯罪数据挖掘、趋势预测模型训练、证据链可视化等工具
行政办公自动化	实现公文智能生成、会议纪要提取、数据报表自动生成等流程

2. 定制化开发要求

• 警务领域适配：需针对公安业务场景优化模型，例如增加“刑事案件要素提取”“治安事件分类”等专用技能；
• 多模态支持：集成图像识别（OCR）、语音识别（ASR）功能，支持对监控视频、执法记录仪数据的分析；
• 知识库融合：对接学院现有法律法规库、案例库，实现模型回答的权威性与时效性。

四、安全合规与数据保护

1. 数据安全要求

• 加密传输：所有数据传输需采用TLS 1.2及以上协议加密；
• 存储安全：敏感数据（如学员信息、案件资料）需使用AES-256加密存储，密钥由学院单独管理；
• 审计日志：完整记录模型访问、操作日志，支持按时间、用户、操作类型等多维度检索。

2. 合规性要求

• 等保认证：系统需通过等保2.0三级认证，符合《网络安全法》《数据安全法》相关条款；
• 权限管理：实现基于角色的访问控制（RBAC），支持细粒度权限分配（如部门级、案件级）；
• 数据脱敏：对输出结果中的个人信息、案件细节进行自动脱敏处理。

五、运维支持与售后服务

1. 运维服务内容

• 7×24小时监控：对模型服务可用性、响应延迟、资源利用率等指标实时监控；
• 故障响应：重大故障（如服务中断）需在30分钟内响应，2小时内恢复；
• 定期巡检：每月提供系统健康检查报告，包括硬件状态、软件版本、安全补丁等。

2. 培训与知识转移

• 管理员培训：提供至少2次现场培训，覆盖系统部署、日常维护、故障排查等内容；
• 开发者支持：开放模型调用文档、SDK开发包，提供技术咨询与代码示例（如Python调用示例）：
  ```python
  import requests

url = “https://api.police-academy.edu/v1/chat“
headers = {“Authorization”: “Bearer YOUR_API_KEY”}
data = {“prompt”: “分析一起盗窃案的作案手法”, “max_tokens”: 200}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json()[“reply”])
```

六、项目实施与验收标准

1. 实施阶段划分

• 试点阶段（1个月）：在1个教学系部部署模型，验证基础功能与性能；
• 推广阶段（3个月）：扩展至全院教学、科研、行政场景，完成定制化开发；
• 优化阶段（持续）：根据使用反馈迭代模型，提升准确率与用户体验。

2. 验收指标

• 功能验收：所有功能模块通过UAT（用户接受测试），缺陷率≤0.5%；
• 性能验收：连续7天压力测试下，平均响应时间≤400ms，成功率≥99.9%；
• 安全验收：通过第三方渗透测试，无高危漏洞。

七、预算与供应商资质

1. 预算构成

• 硬件采购：约150万元（含服务器、存储、网络设备）；
• 软件授权：约80万元（含模型使用许可、定制开发费用）；
• 运维服务：约30万元/年（含3年服务期）。

2. 供应商资质要求

• 案例经验：需提供至少3个教育或政务领域大模型部署成功案例；
• 技术团队：核心成员需持有AI工程师认证（如TensorFlow Developer Certificate）；
• 本地化服务：在项目所在地设有常驻技术团队，响应时间≤2小时。

八、总结与建议

本项目通过部署DeepSeek大模型，将显著提升警察学院的教学科研水平与行政效率。建议采购方重点关注以下方面：

1. 定制化能力：优先选择具有警务领域开发经验的供应商，确保模型与业务场景深度融合；
2. 安全合规：严格审核供应商的数据保护方案，避免法律风险；
3. 长期成本：考虑模型升级、硬件扩容等后续投入，避免“低报价高维护”陷阱。

通过科学规划与严谨实施，本项目有望成为公安院校智能化转型的标杆案例。