本文系统阐述人工智能计算机的训练路径，核心在于以业务目标驱动的数据治理、算法范式与算力架构协同，结合混合精度与分布式并行提升效率，通过MLOps闭环确保可重复与可观测，采用评估与推理优化稳定上线，并以安全、合规与成本管理保障长期运营，最终实现高性能、低风险、可持续的模型训练与部署。

本文提出以“等效算力与单位成本产出”为核心的系统化路径：通过混合精度与内核融合把峰值转化为吞吐，通过3D并行与优化器分片突破显存与规模瓶颈，以KV分页与量化提升推理并发，以连续批处理与预测式解码平衡吞吐与时延，并以蒸馏、MoE与RAG等算法策略减少必要计算量，最终在既定资源与预算内稳定提升大模型训练与推理的计算能力。

本文系统回答“大模型参数是如何确定的”：参数量需要在任务目标、数据规模与质量、模型架构（Transformer、MoE）、算力预算与训练时长之间做联合优化。遵循Scaling Laws（OpenAI, 2020）与Chinchilla规律（DeepMind, 2022），以合适的隐藏维度、层数、注意力头与词表大小组合，并通过学习率、批大小等超参数搜索与正则化、蒸馏、量化在训练与部署阶段闭环收敛。企业在国内合规环境中，结合SLA、并发与生态工具链，用A/B测试与试训记录建立经验曲线，以“能力—延迟—成本”三角反推可接受的参数范围，避免规模崇拜，实现性能、成本与合规三者平衡。