详情见附件
(注：以下内容为附件图片识别，个别文字可能不准确，请以附件为准)

序号	服务内容	主要技术参数及功能要求	数量	单位
1	StableDiffusionManager WebUI开发（APP）	一、系统架构要求1.架构设计：平台必须基于B/S模式，采用微服务架构提供服务，后台调度通过API接口实现，可满足资源调度的利用可视、可管，充分满足学校实验教学的高可用、高并发要求。★2.高可用架构设计：系统设计必须保证99.99%的高可用性，通过多区域部署和自动故障转移机制实现。负载均衡：采用负载均衡技术，确保高并发访问时的稳定性。★3.容错机制：系统必须具备自我修复能力，能够在发生部分组件失败时自动恢复服务，最大限度减少停机时间。容器化部署：所有组件必须支持Docker容器化部署，且应提供Kubernetes配置文件，支持在K8s环境下自动部署。4.模型更新机制：提供模型更新机制，按需评估并更新需要的Stable Diffusion模型版本。性能指标5.响应时间：系统对用户操作的响应时间不超过3秒。★6.并发用户：系统支持25-30个并发用户同时在线操作，且系统性能不受明显影响。图像生成时间：在GPU加速环境和低于项目制定的最大并发使用情况下，基于StableDiffusion的图像生成时间不超过5秒/张（分辨率512×512，采样迭代步数<30）。二、功能性要求7.镜像管理：提供Docker镜像的全生命周期管理，包括初始化、启动、停止等。★8.功能集成：提供两种版本的Stable Diffusion Web用户界面—完整版与简化版，以适应不同用户的需求。简化版专门设计以支持文本到图像（Text-to-Image）和图像到图像（Image-to-Image）的转换功能，确保用户体验的简洁性和高效性。此外，集成ComfyUI界面，为用户提供一个更为舒适和直观的操作环境。★9.Prompts管理：能够提供使用配置管理，简化学生或老师的使用，通过选择参数配置，可以快速完成参数输入。模型支持：提供当前主要的SD模型和当前主流的模型，供学生实训使用。并可根据需求定期升级SD模型，学生也可以按照需求上传自己的模型和lora文件。自然语言处理能力：集成先进的自然语言处理（NLP）能力，支持复杂的文本到图像转换请求，精确理解用户意图。监控与日志：提供全面的系统监控和日志管理功能，支持实时监控系统状态，自动报警和日志分析。账户管理：允许为每个学生创建账号，并通过增强密码策略、加强会话管理和审计跟踪等方面的技术参数来提升系统安全性，确保数据访问安全。WorkFlow：ComfyUI提供换装、换脸、图片无损放大、图生视频等workflow。★10.操作历史记录：实现操作历史记录查看和生成图片的批量下载（15天之内）功能。三、模型优化：11.指数移动平均优化：采用EMA（Exponential Moving AverageOptimization）技术优化模型训练过程，确保参数更新的平滑性，提高模型在多样化数据上的泛化能力。12.高效模型剪枝：实施全面的模型剪枝（Efficient ModelPruning）策略，包括权重剪枝、结构化剪枝等，以精简模型结构，减少不必要的计算资源消耗，同时保持或优化模型性能。图像质量细化：引入Refiner层等图像质量细化技术（Image Quality Refinement	1	套
2	StableDiffusion部署调试	一、部署要求：1.要求供应商提供支持Docker容器化部署的解决方案，并确保系统能够在Kubernetes（K8s）环境下自动调度管理。▲2.要求系统能够保证每个学生的使用环境相互独立，互不干扰，以确保学生可以独立进行操作和实验。3. 要求系统内置常用的模型，并提供给学生使用，以方便学生进行模型选择和使用。二、性能要求：4. 要求供应商提供稳定的服务器端环境，以支持≥30人同时的在线访问和操作。5. 要求系统对用户操作的响应时间不超过3秒，确保用户操作的流畅性和高效性。三、培训服务：6.要求供应商能够提供5人以上的培训服务，以帮助学校的教师和管理员熟悉系统的使用和管理。7.要求供应商提供SD产品接入培训服务，包括使用培训和运维培训，以确保学校能够充分利用和管理所提供的SD环境。四、支持服务：8.要求供应商提供全面的技术支持服务，包括SD运行过程中的故障处理等，以确保系统的稳定性。9.要求供应商提供现场技术支持服务，以确保学校在使用过程中遇到的问题能够及时得到解决，保障学校教学和科研工作的顺利进行。	1	套
3	ComfyUIWebUI开发部署调试	1.要求供应商提供支持Docker容器化部署的解决方案，并确保系统能够在Kubernetes（K8s）环境下自动调度管理。2.要求供应商提供全面的技术支持服务，包括ComfyUI运行过程中的故障处理等，以确保系统的稳定性。3.要求供应商提供现场技术支持服务，以确保学校在使用过程中遇到的问题能够及时得到解决，保障学校教学和科研工作的顺利进行。	1	套
4	音乐类模型部署调试	1.要求供应商提供支持Docker容器化部署的解决方案，并确保系统能够在Kubernetes（K8s）环境下自动调度管理。2.要求部署校方提供的音乐类模型，并与SD环境共享相同的算力资源，为校方提供模型稳定的运行环境。3.要求供应商提供全面的技术支持服务，包括音乐类模型运行过程中的故障处理等，以确保	1	套
5	GPU池化算力	一. GPU虚拟化池化管理1.支持AI应用与物理GPU资源解耦合，AI应用向资源池软件调取vGPU资源；资源池软件再匹配物理GPU资源2. 支持vGPU资源动态调整，无需重新加载/重置/重启容器/虚拟机等运行环境3. 支持配置包括本地调度、本地优先、利用率优先调度等多种GPU资源池任意调度策略二. GPU资源远程调用★4.支持CPU节点通过网络远程调用GPU节点上的vGPU资源（提供截图证明，并加盖供应商公章）★5.支持多台GPU节点（≥2）跨机资源聚合，为单一容器/虚拟机提供多卡vGPU资源。支持可达32张物理GPU卡的聚合（提供截图证明，并加盖供应商公章）三. GPU资源池化切分▲6.支持GPU按照双维度申请vGPU，包括算力维度和显存维度（提供截图证明，并加盖供应商公章）▲7.支持GPU按照显存大小切分为多个vGPU，最小颗粒度1MB（提供截图证明，并加盖供应商公章）8. 支持GPU按照算力进行切分为多个vGPU，最小颗粒度1%，切分范围1%~100%四. GPU资源池亲和性调度▲9. 支持远程调度vGPU时指定特定物理GPU芯片型号（提供截图证明，并加盖供应商公章）五. GPU资源池化隔离10. 支持vGPU多任务隔离保护，异常vGPU任务不影响其他正常任务六. GPU资源池化配额▲11. 支持管理员设定用户使用GPU资源的最大配额（提供截图证明，并加盖供应商公章）12. 支持vGPU资源配额动态申请和释放七. GPU资源池云平台兼容★13. 在单个资源池内，支持 KVM 虚拟机、Docker 容器和 K8S架构下的GPU虚拟化和池化，且在不同环境下提供的产品能够一致。八. GPU池化多平台兼容★14. 支持NVIDIA Telsa、 Quadro、Geforce全系列GPU卡，且支持国产芯片，包括寒武纪MLU100，290，370，海光DCU，以及华为GPU卡等，并能够提供资源切分和调度管理。15. 支持CUDA 9至12版本CUDNN 7.4.2 及以上等各版本九. 许可服务要求★16. 提供 8 个永久 License 服务许可（开始时间由甲方指定），以便满足GPU算力资源池化调度管理服务需求。	1	套
6	算力池化平台安装部署调优	一、部署服务：1. 要求供应商提供原厂专业的工程师部署服务，覆盖本项目的所有池化服务器。▲2. 要求确保部署的系统架构能够满足容器和虚拟机使用需求，并为StableDiffusion、ComfyUI、音乐类模型提供共享算力支持。二、性能要求：3. 要求系统能够为AI应用提供稳定的GPU资源，以支持≥30同时的在线使用需求。三、培训服务：4.要求供应商能够提供至少5人的培训服务，以确保学校的教师和管理员熟悉系统的使用和管理。	1	套
7	SD预训练模型和LORA模型进行微调	一、服务范围：针对学校SD预训练模型和LORA模型的微调技术支持和程序端辅助服务：1. 我们要求供应商提供专业的微调技术支持，确保学校的模型能够充分发挥性能。2.需要供应商提供针对学生的程序端辅助服务，使学生能够更加便捷地进行模型微调工作。二、解答学生在模型训练和微调中的技术难题：▲3.能够帮助学生解决在模型训练和微调过程中遇到的各种技术难题，涵盖参数调整、优化算法等方面的问题。4. 提供清晰的解决方案和建议，帮助学生克服技术难关，确保项目顺利进行。三、协助学生掌握模型微调过程中的关键技术，提升其技术水平和能力：5.能够协助学生深入理解模型微调的关键技术，提升其技术水平和能力，使他们能够独立进行模型微调工作。四、交付要求及时响应的技术支持：6. 能够在学生提出技术问题时及时作出响应，保障学生在模型微调过程中的顺利进行。7. 提供迅速有效的解决方案，以确保学生的学习进程不受阻碍。五、可操作性和实用性的技术资料和程序端辅助服务：8.提供的技术资料和程序端辅助服务具有可操作性和实用性，能够直接应用于学生的项目中。	1	套

艺术交叉学科生成式人工智能创新实验中心建设技术服务竞争性磋商采购公告
（招标编号：ZZSS-2024-488）
项目所在地区：四川省
一、招标条件
本艺术交叉学科生成式人工智能创新实验中心建设技术服务已由项目审批/核准
/备案机关批准，项目资金来源为其他资金财政资金495000元，招标人为成都大
学。本项目已具备招标条件，现招标方式为其它方式。
二、项目概况和招标范围
规模：艺术交叉学科生成式人工智能创新实验中心建设技术服务
范围：本招标项目划分为1个标段，本次招标为其中的：
(001)艺术交叉学科生成式人工智能创新实验中心建设技术服务;
三、投标人资格要求
(001艺术交叉学科生成式人工智能创新实验中心建设技术服务)的投标人资格能
力要求：1.具有独立承担民事责任的能力；
2.具有良好的商业信誉和健全的财务会计制度；
3.具有履行合同所必需的设备和专业技术能力；
4.有依法缴纳税收和社会保障资金的良好记录；
5.参加采购活动前三年内，在经营活动中没有重大违法记录；
6.法律、行政法规规定的其他条件；
7.供应商、供应商的法定代表人、主要负责人在参加本次采购活动前三年内无
行贿犯罪记录；
8.按照磋商文件的规定合法获取磋商文件的证明材料(代理机构提供证明材料)
；
9.授权参加本次采购活动的供应商代表证明材料；
10.本项目不接受联合体磋商；
11.单位负责人为同一人或者存在直接控股、管理关系的不同投标人，不得参加
同一合同项下的采购活动。除单一来源采购项目外，为采购项目提供整体设计
、规范编制或者项目管理、监理、检测等服务的投标人，不得再参加该采购项
目的其他采购活动;
本项目不允许联合体投标。
四、招标文件的获取
获取时间：从2024年06月19日 09时00分到2024年06月25日 17时00分
获取方式：本项目采取非现场报名,电子发售方式,供应商在我司指定网站(
http://www.sczzss.cn/)报名，具体报名流程详见该网站供应商服务系统及使
用手册。报名所需资料：单位介绍信及经办人身份证明：获取磋商文件时，供
应商为法人或者其他组织的，需提供单位介绍信（需注明采购项目名称、采购
项目编号、经办人姓名）、经办人身份证明加盖单位鲜章；供应商为自然人的
，只需提供本人身份证明；本项目的报名登记表（信息填写完整无误）；将以
上报名所需资料上传至我司指定网站(http://www.sczzss.cn/)
五、投标文件的递交
递交截止时间：2024年07月01日 10时30分
递交方式：四川省成都市金牛区二环路西三段213号宏源大厦A座4楼纸质文
件递交
六、开标时间及地点
开标时间：2024年07月01日 10时30分
开标地点：四川省成都市金牛区二环路西三段213号宏源大厦A座4楼
七、其他
1.磋商文件售价：人民币300元/份，磋商文件售后不退,
磋商资格不能转让；2.项目负责：刘菁、喻宇；质控审核：宋伟；项目执行：
张雨晴、文荟尧；询问、质疑、投诉受理：李静怡
八、监督部门
本招标项目的监督部门为//。
九、联系方式
招 标 人：成都大学
地 址：成都市龙泉驿区成洛大道2025号
联 系 人：魏老师
电 话：028-84616108
电子邮件：//
招标代理机构：四川中泽盛世招标代理有限公司
地 址： 四川省成都市金牛区二环路西三段213号宏源大厦A座4楼
联 系 人： 杨老师
电 话： 028-87789977
电子邮件： 2844136766@qq.com
招标人或其招标代理机构主要负责人（项目负责人）： （签名）
招标人或其招标代理机构： （盖章）
一、项目概况
成都大学计划建设的艺术交叉学科生成式人工智能创新实验中心（AIGC实训平台）旨在通过先进的AI技术，
为美术与设计、影视与动画、音乐与舞蹈等学院提供教学与科研支持。通过本次项目建设，将配备至少30个教学
环 境 ， 来 满 足 学 生 个 性 化 学 习 和 实 验 需 求 。 依 托 Stable
Diffusion等成熟技术，平台将实现高性能的AI应用，同时促进与地方产业的紧密结合，推动产业升级和创新孵化
。项目预期将提升学生实践技能，加强校企合作，建立一个可持续更新的AI实训环境。
二、技术参数
服务内
序
号
容
主要技术参数及功能要求
单
位
数
量
1
Stable
Diffusi
on
Manag
er Web
UI开
发（AP
P）
一、系统架构要求
1.架构设计：平台必须基于B/S模式，采用微服务架构提供服务，后台调度通过API接口实现
，可满足资源调度的利用可视、可管，充分满足学校实验教学的高可用、高并发要求。
★2.高可用架构设计：系统设计必须保证99.99%的高可用性，通过多区域部署和自动故障转
移机制实现。
负载均衡：采用负载均衡技术，确保高并发访问时的稳定性。
★3.容错机制：系统必须具备自我修复能力，能够在发生部分组件失败时自动恢复服务，最
大限度减少停机时间。
容器化部署：所有组件必须支持Docker容器化部署，且应提供Kubernetes配置文件，支持在K
8s环境下自动部署。
4.模型更新机制：提供模型更新机制，按需评估并更新需要的Stable Diffusion模型版本。
性能指标
5.响应时间：系统对用户操作的响应时间不超过3秒。
★6.并发用户：系统支持25-30个并发用户同时在线操作，且系统性能不受明显影响。
图像生成时间：在GPU加速环境和低于项目制定的最大并发使用情况下，基于Stable
Diffusion的图像生成时间不超过5秒/张（分辨率512×512，采样迭代步数<30）。
二、功能性要求
7.镜像管理：提供Docker镜像的全生命周期管理，包括初始化、启动、停止等。
★8.功能集成：提供两种版本的Stable Diffusion Web用户界面—
完整版与简化版，以适应不同用户的需求。简化版专门设计以支持文本到图像（Text-to-
Image）和图像到图像（Image-to-
Image）的转换功能，确保用户体验的简洁性和高效性。此外，集成Comfy
UI界面，为用户提供一个更为舒适和直观的操作环境。
★9.Prompts管理：能够提供使用配置管理，简化学生或老师的使用，通过选择参数配置，可
以快速完成参数输入。
模型支持：提供当前主要的SD模型和当前主流的模型，供学生实训使用。并可根据需求定期
升级SD模型，学生也可以按照需求上传自己的模型和lora文件。
自然语言处理能力：集成先进的自然语言处理（NLP）能力，支持复杂的文本到图像转换请求
，精确理解用户意图。
监控与日志：提供全面的系统监控和日志管理功能，支持实时监控系统状态，自动报警和日
志分析。
账户管理：允许为每个学生创建账号，并通过增强密码策略、加强会话管理和审计跟踪等方
面的技术参数来提升系统安全性，确保数据访问安全。
WorkFlow：ComfyUI提供换装、换脸、图片无损放大、图生视频等workflow。
★10.操作历史记录：实现操作历史记录查看和生成图片的批量下载（15天之内）功能。
三、模型优化：
11.指数移动平均优化：采用EMA（Exponential Moving Average
Optimization）技术优化模型训练过程，确保参数更新的平滑性，提高模型在多样化数据上的
泛化能力。
12.高效模型剪枝：实施全面的模型剪枝（Efficient Model
Pruning）策略，包括权重剪枝、结构化剪枝等，以精简模型结构，减少不必要的计算资源消
耗，同时保持或优化模型性能。
图像质量细化：引入Refiner层等图像质量细化技术（Image Quality Refinement
1 套
Technique），专门处理和提升生成图像的质量，包括细节增强、纹理优化等，以提供更加真
实和高质量的图像输出。
四、模型训练与微调：
★13.LoRA：采用LoRA技术对模型进行微调，以适应特定任务的需求，从而优化预训练大模
型的性能和适应性。LoRA引入的额外参数数量应不超过原始模型总参数的2%。
14.DreamBooth：使用DreamBooth进行个性化模型训练，以生成特定样式或主题的高质量图
像，确保模型能够在保持原有生成能力的同时，增加对新样式的生成精度。
▲15.HyperNetworks：利用HyperNetworks生成或调整主网络的参数，以快速适应多任务学习
或动态任务变换的需求。
超网络应用：集成超网络（Hypernetwork）技术，以动态生成或调整目标生成网络的参数，特
别是在处理不同的生成任务或提高生成质量方面。要求供应商提供超网络设计方案和效能
提升实例。
16.高效嵌入策略：实现高维空间嵌入（Embedding）技术，将文本描述转换为向量形式，用以
精准指导图像生成过程。需展示嵌入技术如何优化文本到图像的转换质量和效率。
17.条件生成机制：利用条件生成（Conditional
Generation）技术，确保模型能够根据特定的文本描述或其他形式的输入条件生成相应的图
像。供应商需说明条件生成技术的实现方法及其对生成质量的影响。
潜在空间优化：优化潜在空间（Latent
Space）表示，以捕捉关键特征并提高图像生成的准确性和多样性。技术规格应包含潜在空间
构建和优化的详细策略。
扩散过程控制：实施扩散过程（Diffusion
Process）技术，通过控制噪声的添加和去除过程生成高质量图像。需详细描述扩散过程的实
现及对图像质量的提升作用。
去噪自编码器技术：部署去噪自编码器（Denoising
Autoencoder）来从噪声图像中恢复清晰图像，提升最终图像的清晰度和细节。提供去噪效果
对比数据和案例分析。
18.注意力机制集成：集成注意力机制（Attention
Mechanism），以加强模型对输入文本和图像内容关系的理解，优化图像细节的生成。需说明
注意力机制在模型中的应用及效果。
19.自回归模型应用：在适用的情况下，应用自回归模型（Autoregressive
Model）进行图像的序列化生成，以提高生成过程的控制性和图像的连贯性。供应商需展示
自回归模型的集成方法和生成效果。
采样支持：
20.高效采样器集成：集成高效的采样器技术，如DDIM（Denoising Diffusion Implicit
Models）、k-LMS（kth-order Langevin Markov
Sampler）等，以提高图像生成的速度和质量。供应商需提供采样器选择的理由、性能对比以
及集成策略。
动态采样策略调整：开发动态采样策略调整（Dynamic Sampling Strategy
Adjustment）机制，能够根据生成任务的复杂性和用户需求自动选择最适合的采样方法。
采样过程优化：优化采样过程（Sampling Process
Optimization），减少生成图像所需的采样步骤数，同时保证图像质量不受影响。
条件采样支持：确保采样器能够支持条件采样（Conditional Sampling
Support），即根据给定的文本描述或其他条件生成符合要求的图像。技术规格应描述条件采
样的实现方式及其对提高生成质量的贡献。
21.多样性增强采样器：引入能够增强生成图像多样性的采样技术等增强采样器（Diversity-
enhanced Sampler），以丰富图像生成的结果并满足更广泛的用户需求。
五、安全性要求
22.数据加密：传输过程中的数据必须采用至少TLS 1.2或更高版本加密。
★23.用户数据隔离：实现完全的用户数据隔离，确保一个用户的数据在任何情况下都不会被
另一个用户访问。
24.数据备份与恢复：提供Docker镜像和用户数据库数据的备份策略，并支持备份恢复，保证
数据存储安全可靠。
25.权限管理：要求实现实验环境的权限管理，能够对不同角色的用户进行权限控制，确保只
有具有相应权限的学生才能读取或修改实验环境。
培训
26.SD使用：覆盖Stable Diffusion模型的基础操作、高级功能及其在图像生成中的应用技巧。
27.comfyUI
Workflow：如何有效使用ComfyUI界面来创建和管理图像生成工作流，包括定制和优化步骤
。
28.Lora模型训练：详细介绍Lora模型的训练过程、参数调整和优化策略，以提升模型性能和
训练效率。
兼容性要求
29.浏览器兼容：用户界面至少兼容Chrome、Firefox、Safari和Edge最新版本。
30.操作系统支持：服务器端应用至少支持Linux和信创环境支持。
一、部署要求：
1.
要求供应商提供支持Docker容器化部署的解决方案，并确保系统能够在Kubernetes（K8s）环
境下自动调度管理。
▲2.
要求系统能够保证每个学生的使用环境相互独立，互不干扰，以确保学生可以独立进行操
作和实验。
3. 要求系统内置常用的模型，并提供给学生使用，以方便学生进行模型选择和使用。
二、性能要求：
4. 要求供应商提供稳定的服务器端环境，以支持≥30人同时的在线访问和操作。
5. 要求系统对用户操作的响应时间不超过3秒，确保用户操作的流畅性和高效性。
三、培训服务：
6.
要求供应商能够提供5人以上的培训服务，以帮助学校的教师和管理员熟悉系统的使用和管
理。
7.
要求供应商提供SD产品接入培训服务，包括使用培训和运维培训，以确保学校能够充分利
用和管理所提供的SD环境。
四、支持服务：
8.
要求供应商提供全面的技术支持服务，包括SD运行过程中的故障处理等，以确保系统的稳
定性。
9.
要求供应商提供现场技术支持服务，以确保学校在使用过程中遇到的问题能够及时得到解
决，保障学校教学和科研工作的顺利进行。
1.
要求供应商提供支持Docker容器化部署的解决方案，并确保系统能够在Kubernetes（K8s）环
境下自动调度管理。
2.
要求供应商提供全面的技术支持服务，包括ComfyUI运行过程中的故障处理等，以确保系统
的稳定性。
3.
要求供应商提供现场技术支持服务，以确保学校在使用过程中遇到的问题能够及时得到解
决，保障学校教学和科研工作的顺利进行。
1.
要求供应商提供支持Docker容器化部署的解决方案，并确保系统能够在Kubernetes（K8s）环
境下自动调度管理。
2.
要求部署校方提供的音乐类模型，并与SD环境共享相同的算力资源，为校方提供模型稳定
的运行环境。
3.
要求供应商提供全面的技术支持服务，包括音乐类模型运行过程中的故障处理等，以确保
1 套
1 套
1 套
2
Stable
Diffusi
on部署
调试
Comfy
UI
Web
UI开
发部署
调试
音乐类
模型部
署调试
3
4
系统的稳定性。
4.
要求供应商提供现场技术支持服务，以确保学校在使用过程中遇到的问题能够及时得到解
决，保障学校教学和科研工作的顺利进行。
一. GPU虚拟化池化管理
1.
支持AI应用与物理GPU资源解耦合，AI应用向资源池软件调取vGPU资源；资源池软件再匹
配物理GPU资源
2. 支持vGPU资源动态调整，无需重新加载/重置/重启容器/虚拟机等运行环境
3. 支持配置包括本地调度、本地优先、利用率优先调度等多种GPU资源池任意调度策略
二. GPU资源远程调用
★4.
支持CPU节点通过网络远程调用GPU节点上的vGPU资源（提供截图证明，并加盖供应商公
章）
★5.
支持多台GPU节点（≥2）跨机资源聚合，为单一容器/虚拟机提供多卡vGPU资源。支持可达32
张物理GPU卡的聚合（提供截图证明，并加盖供应商公章）
三. GPU资源池化切分
▲6.
支持GPU按照双维度申请vGPU，包括算力维度和显存维度（提供截图证明，并加盖供应商
公章）
▲7.
支持GPU按照显存大小切分为多个vGPU，最小颗粒度1MB（提供截图证明，并加盖供应商
公章）
8. 支持GPU按照算力进行切分为多个vGPU，最小颗粒度1%，切分范围1%~100%
四. GPU资源池亲和性调度
▲9. 支持远程调度vGPU时指定特定物理GPU芯片型号（提供截图证明，并加盖供应商公章）
五. GPU资源池化隔离
10. 支持vGPU多任务隔离保护，异常vGPU任务不影响其他正常任务
六. GPU资源池化配额
▲11. 支持管理员设定用户使用GPU资源的最大配额（提供截图证明，并加盖供应商公章）
12. 支持vGPU资源配额动态申请和释放
七. GPU资源池云平台兼容
★13. 在单个资源池内，支持 KVM 虚拟机、Docker 容器和 K8S
架构下的GPU虚拟化和池化，且在不同环境下提供的产品能够一致。
八. GPU池化多平台兼容
★14. 支持NVIDIA Telsa、 Quadro、
Geforce全系列GPU卡，且支持国产芯片，包括寒武纪MLU100，290，370，海光DCU，以及华
为GPU卡等，并能够提供资源切分和调度管理。
15. 支持CUDA 9至12版本CUDNN 7.4.2 及以上等各版本
九. 许可服务要求
★16. 提供 8 个永久 License 服务许可（开始时间由甲方指定），以便满足
GPU算力资源池化调度管理服务需求。
一、部署服务：
1. 要求供应商提供原厂专业的工程师部署服务，覆盖本项目的所有池化服务器。
▲2. 要求确保部署的系统架构能够满足容器和虚拟机使用需求，并为Stable
Diffusion、ComfyUI、音乐类模型提供共享算力支持。
二、性能要求：
3. 要求系统能够为AI应用提供稳定的GPU资源，以支持≥30同时的在线使用需求。
三、培训服务：
4.
要求供应商能够提供至少5人的培训服务，以确保学校的教师和管理员熟悉系统的使用和管
理。
1 套
1 套
5
GPU
池化算
力
6
算力池
化平台
安装部
署调优
5.
要求供应商提供池化产品培训服务，包括使用培训和运维培训，以帮助学校充分利用和管
理所提供的服务。
四、支持服务：
6.
要求供应商提供全面的技术支持服务，包括平台在运行过程中的使用、运维、故障处理等。
7.
要求供应商提供现场技术支持服务，以确保学校在使用过程中遇到的问题能够及时得到解
决，保障学校教学和科研工作的顺利进行。
一、服务范围：
针对学校SD预训练模型和LORA模型的微调技术支持和程序端辅助服务：
1. 我们要求供应商提供专业的微调技术支持，确保学校的模型能够充分发挥性能。
2.
需要供应商提供针对学生的程序端辅助服务，使学生能够更加便捷地进行模型微调工作。
二、解答学生在模型训练和微调中的技术难题：
▲3.
能够帮助学生解决在模型训练和微调过程中遇到的各种技术难题，涵盖参数调整、优化算
法等方面的问题。
4. 提供清晰的解决方案和建议，帮助学生克服技术难关，确保项目顺利进行。
三、协助学生掌握模型微调过程中的关键技术，提升其技术水平和能力：
5.
能够协助学生深入理解模型微调的关键技术，提升其技术水平和能力，使他们能够独立进
行模型微调工作。
四、交付要求及时响应的技术支持：
6. 能够在学生提出技术问题时及时作出响应，保障学生在模型微调过程中的顺利进行。
7. 提供迅速有效的解决方案，以确保学生的学习进程不受阻碍。
五、可操作性和实用性的技术资料和程序端辅助服务：
8.
提供的技术资料和程序端辅助服务具有可操作性和实用性，能够直接应用于学生的项目中
。
7
SD预
训练模
型和L
ORA
模型进
行微调
1 套
支付方式
注：1.以上带“▲”为重要参数，不满足扣除相应分值；带“★”为实质性要求，不满足做无效投标。
三、商务要求（实质性要求）
(一)履约期限和地点：
1.履约期限：政府采购合同签订之日起生效后，60个日历天内交付平台使用，并通过采购人验收。
2.履约地点：采购人指定地点。
(二)合同价款及支付方式
合同价款
1.
合同价款应为完成本招标文件中所要求的服务所应包括内容的所有价格，包括人员劳务、差旅、设备投入、成果、保
险、风险、税金、利润以及招标文件规定的一切费用，本合同执行期间合同总价不变，采购人无须另向供应商支付本
合同规定之外的其他任何费用。
2.
2.1分两次支付，合同签订后 ，达到付款条件起 10 日内，采购人向中标人支付合同总金额的
40.00%。；开发部署上线，实施内容响应服务要求，运行无故障且通过采购人验收合格后30个工作日内，采购人向中
标人支付至合同总金额的60%。
2.2每次付款前，供应商须向采购人出具合法有效完整的增值税发票及凭证资料后进行支付结算，付款方式均采用公
对公的银行转账，采购人接受转账的开户信息以合同载明的为准。如因供应商未按照要求提供合法有效的发票导致
逾期付款的，不视为采购人违约，采购人不承担任何责任。
(三)售后服务要求
1.整体系统的维保服务期为3年。
2.供应商提供技术支持服务期3年。提供5×8小时现场技术响应支持服务。
3.供应商应有完善的技术支持与服务体系，专人负责与采购人联系售后服务事宜，必要的售后机具配置、具有专门固
定的售后服务电话，并成交后能提供本地化服务。
（四）验收标准、方式、内容
1.本项目采购人及其委托的专家将严格按照政府采购相关法律法规以及《财政部关于进一步加强政府采购需求和履
约验收管理的指导意见》（财库〔2016〕205号）的要求进行验收。
2.
验收结果合格的，成交供应商凭验收合格通知书到采购人指定部门办理支付手续；验收结果不合格的，履约保证
金将不予退还，也将不予支付采购资金，还可能会按照有关规定给予行政处罚或者以失信行为记入诚信档案。