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

某警察学院作为培养公安专业人才的基地，需通过技术升级实现教育模式创新。本次采购DeepSeek大模型部署服务，旨在构建一个支持多场景应用的智能平台，覆盖教学、科研、实战模拟等领域。核心目标包括：提升教学效率（如自动生成案例库、智能批改作业）、强化实战训练（如虚拟警情处置）、优化科研管理（如数据挖掘与分析），同时满足公安行业对数据安全与合规性的严苛要求。

二、技术架构与性能需求

1. 混合云部署方案
   需支持私有云与公安内网混合部署，确保数据不出域。建议采用容器化技术（如Docker+K8s）实现资源弹性伸缩，满足高峰期（如大型培训活动）的并发需求。示例配置：

   # 资源分配示例（K8s部署）
   apiVersion: v1
   kind: Pod
   metadata:
     name: deepseek-model
   spec:
     containers:
     - name: model-server
       image: deepseek/model-service:v1.2
       resources:
         limits:
           cpu: "8"
           memory: "32Gi"
           nvidia.com/gpu: 1

   需提供GPU加速方案，确保推理延迟低于200ms。

2. 模型轻量化改造
   针对公安场景定制模型版本，压缩参数量至10B以内，同时保持90%以上的核心任务准确率。需提供模型蒸馏、量化等优化工具链，并支持动态加载不同规模的子模型。

三、安全合规体系

1. 数据全生命周期防护

   • 传输层：强制TLS 1.3加密，密钥轮换周期≤7天
   • 存储层：采用国密SM4算法加密，支持透明数据加密（TDE）
   • 审计层：记录所有API调用日志，包括调用方IP、时间戳、请求参数哈希值

2. 权限分级管理
   设计五级权限体系（管理员/教师/学生/科研人员/访客），示例权限矩阵如下：
   | 角色 | 模型微调 | 数据导出 | 实时推理 | 日志查看 |
   |——————|—————|—————|—————|—————|
   | 管理员 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
   | 教师 | ✓ | ✗ | ✓ | ✓ |
   | 学生 | ✗ | ✗ | ✓ | ✗ |

3. 等保2.0三级认证
   需通过网络安全等级保护测评，重点满足：

   • 边界防护：部署下一代防火墙（NGFW）
   • 入侵检测：支持基于AI的异常行为分析
   • 灾备方案：实现RTO≤1小时、RPO≤15分钟的数据恢复能力

四、功能模块实现

1. 智能教学助手

   • 自动生成刑侦案例库：支持输入案件类型、作案手法等参数，生成结构化案例
   • 智能评阅系统：识别论文中的逻辑漏洞，给出修改建议（如证据链完整性评估）
   • 虚拟导师：通过自然语言交互解答法规适用性问题

2. 实战模拟平台

   • 构建3D警情场景库，支持VR设备接入
   • 实时推理引擎：根据学员操作生成动态反馈（如谈判话术有效性评分）
   • 复盘分析模块：自动生成处置流程图，标注关键决策点

3. 科研支持系统

   • 多模态数据分析：支持文本、图像、视频的联合检索
   • 趋势预测模型：基于历史案件数据预测发案规律
   • 协同研究空间：提供在线标注工具，支持多人协作标注证据链

五、运维与支持体系

1. 7×24小时驻场服务
   要求供应商在项目验收后6个月内派驻2名以上认证工程师，提供：

   • 日常监控：通过Prometheus+Grafana实现资源使用率可视化
   • 故障响应：SLA承诺重大故障（如服务中断）≤15分钟响应
   • 定期优化：每月提交性能调优报告，每季度进行模型迭代

2. 培训与知识转移

   • 开发定制化培训课程，涵盖：
     • 模型调优实战（使用PyTorch Lightning框架）
     • 安全运维规范（参照GA/T 1788-2021标准）
     • 应急处置流程（模拟数据泄露场景演练）
   • 提供中文技术文档库，包含API使用示例、常见问题解答（FAQ）

六、验收标准与交付物

1. 功能验收
   通过UAT测试用例覆盖率≥95%，重点验证：

   • 高并发场景下的稳定性（1000并发用户时响应时间≤500ms）
   • 模型输出合规性（通过预设的1000条敏感词过滤测试）
   • 跨平台兼容性（支持Windows/Linux/macOS客户端）

2. 文档交付
   需提供完整技术文档包，包括：

   • 系统架构设计图（含网络拓扑、数据流向）
   • 接口规范文档（RESTful API定义，支持OpenAPI 3.0）
   • 安全评估报告（含渗透测试结果、修复方案）

七、实施建议

1. 分阶段推进
   建议采用MVP（最小可行产品）模式，首期实现核心教学功能，二期扩展实战模拟模块，三期完善科研支持体系。

2. 建立反馈机制
   设立由教师、技术骨干、学生代表组成的联合工作组，每月召开需求评审会，确保功能迭代符合实际使用场景。

3. 成本优化方案
   采用”基础服务+按需付费”模式，对GPU资源、存储空间等实行弹性计费，预计可降低30%的初期投入成本。

本需求方案通过技术架构创新、安全体系强化、功能场景深化三大维度，为警察学院构建智能化教育平台提供可落地的实施路径。供应商需在投标文件中详细说明技术实现路线、安全保障措施及过往公安行业案例，确保项目顺利交付。