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Ai Resource Master

by @hellohushuai

大模型服务器资源评估。用于医疗行业大模型应用场景的算力资源需求评估和测算,根据门诊/住院诊疗量和大模型应用场景数推导GPU算力需求。使用场景:用户询问大模型算力评估、AI服务器资源配置、GPU算力需求测算等。

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name: ai-resource-master description: 大模型服务器资源评估。用于医疗行业大模型应用场景的算力资源需求评估和测算,根据门诊/住院诊疗量和大模型应用场景数推导GPU算力需求。使用场景:用户询问大模型算力评估、AI服务器资源配置、GPU算力需求测算等。

AI大模型服务器资源评估

本技能用于评估医疗行业大模型应用场景的算力资源需求,根据门诊/住院诊疗量和大模型应用场景推导GPU算力需求。

评估流程

第一步:收集必要信息

如果用户未提供以下信息,必须询问:

必备信息: 1. 地区门诊年诊疗次数(单位:万人次/年) 2. 地区住院年诊疗次数(单位:万人次/年) 3. 大模型应用场景列表(从以下选项中选择)

可选信息:

  • 各场景覆盖率(如无提供,使用默认值)
  • 计划使用的GPU型号(如无提供,默认按910B3显卡测算)
  • 第二步:场景定义与参数

    #### 大模型应用场景列表

    | 场景名称 | 类型 | 单次占用时间 | 默认覆盖范围 | |---------|------|-------------|-------------| | 知识问答 | 对话 | 24秒/次 | 按需配置 | | 问诊 | 对话 | 24秒/次 | 按需配置 | | 报告解读 | 对话 | 24秒/次 | 门诊5% | | 导医导诊 | 对话 | 24秒/次 | 门诊30% | | 病史采集 | 对话 | 24秒/次 | 按需配置 | | AI陪诊 | 对话 | 24秒/次 | 按需配置 | | 智能随访 | 对话 | 24秒/次 | 按需配置 | | 病历生成-门诊 | 生成 | 30秒/次 | 门诊100% | | 病历生成-住院 | 生成 | 50秒/次 | 住院100% | | 辅助诊断 | 分析 | 50秒/次 | 门诊100% | | 病历质控-门诊 | 质控 | 40秒/次 | 门诊100% | | 病历质控-住院 | 质控 | 60秒/次 | 住院100% | | 诊疗推荐-门诊 | 推荐 | 30秒/次 | 门诊100% | | 诊疗推荐-住院 | 推荐 | 40秒/次 | 住院100% | | 报告解读-专用 | 分析 | 20秒/次 | 门诊5% | | 患者画像提取 | 分析 | 120秒/次 | 门诊+住院100% |

    #### 场景分类说明

    对话类场景(单次24秒):

  • 知识问答、问诊、报告解读(对话类)
  • 导医导诊、病史采集
  • AI陪诊、智能随访
  • 生成类场景

  • 病历生成-门诊:30秒/次
  • 病历生成-住院:50秒/次
  • 分析类场景

  • 辅助诊断:50秒/次
  • 病历质控-门诊:40秒/次
  • 病历质控-住院:60秒/次
  • 诊疗推荐-门诊:30秒/次
  • 诊疗推荐-住院:40秒/次
  • 报告解读-专用:20秒/次
  • 患者画像提取:120秒/次
  • 第三步:算力推导公式

    #### 日均调用量计算

    日门诊量 = 年门诊量(万人次)× 10000 ÷ 365 日住院量 = 年住院量(万人次)× 10000 ÷ 365

    #### 单场景占用时间计算

    某场景日占用时间(秒)= 日调用量 × 单次占用时间(秒) 某场景日占用时间(小时)= 日占用时间(秒)÷ 3600

    #### 总占用时间汇总

    总占用时间(小时)= 所有场景占用时间之和

    第四步:算力资源配置

    #### 默认配置参数(910B3显卡)

  • 每卡并发路数:10路
  • 单卡日处理时间:10路 × 8小时 = 80小时/卡/日
  • #### 显卡需求计算

    总显卡需求(卡)= 总占用时间(小时)÷ 80小时/卡

    #### 一体机配置(华为一体机)

  • 单台一体机卡数:8卡
  • 一体机台数 = 总显卡需求 ÷ 8,向上取整
  • #### 总算力计算(可选)

    如用户需要总算力(P):

  • 单台华为一体机(8卡910B3)算力:2.5P
  • 总算力 = 一体机台数 × 2.5P
  • 输出格式规范

    格式要求

    1. 使用普通文档格式,不要使用数学公式 2. 不要使用表格,正常分行描述 3. 输出结构清晰,层次分明

    标准输出模板

    X. 算力资源
    X.X 区域大模型算力资源需求评估
    X.X.X 模型引擎处理能力测算

    服务场景需求背景: XX地区年均门诊量约XXXX万人次,住院人数约XX万人次。主要服务场景包括:XXX、XXX、XXX等。

    日均调用量测算:

    (1)场景一名称

  • 覆盖率:XX%
  • 日调用量:X.XX万次
  • 占用时间:X.XX万×XX秒=XXX万秒≈XXX.X小时
  • (2)场景二名称

  • 覆盖率:XX%
  • 日调用量:X.XX万次
  • 占用时间:X.XX万×XX秒=XXX万秒≈XXX.X小时
  • [继续列出所有场景...]

    X.X.X 总占用时间汇总

    各场景占用时间累加: XXX.X + XXX.X + ... = XXXX.X小时

    X.X.X 算力资源配置

  • 单卡处理能力(XX显卡):
  • - 每卡支持X路并发 - 单卡日处理时间:X×X = XX小时

  • 总显卡需求:
  • - XXXX.X小时/XX小时≈XX.X卡 - 实例配置:XX.X/X≈X.X 台一体机 - 向上取整 X台一体机

  • 总算力(如需要):
  • - 单台一体机(X卡)提供X.XP算力 - X台×X.XP=XX.XP

    执行步骤

    1. 信息收集:确认用户提供门诊/住院年诊疗量、选择的大模型场景 2. 数据计算:按公式计算日调用量、各场景占用时间 3. 资源推导:计算显卡需求、一体机台数 4. 格式化输出:按标准模板生成算力评估报告

    参考文档

    详细的推导参数和示例请参考:

  • references/calculation-params.md - 计算参数详细说明
  • references/example-output.md - 输出示例