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随着数字化转型加速深入与AI技术的广泛渗透，大模型正逐渐成为智能运维建设的重要基石。与此同时，面对大模型应用需求的日益迫切，如何有效收集、优化和使用企业现有运维数据，构建出适用于企业运维场景的专属大模型，仍是行业普遍面临的挑战。
在此背景下，中国信息通信研究院（以下简称中国信通院）依托“稳定性保障实验室”，联合蚂蚁、腾讯、移动云、福建移动、咪咕、华为云、百度、蚂蚁、腾讯、美团、小米、趣丸、速云、嘉为等单位，基于团队在SRE领域的研究基础，以Qwen3-32B模型作为基础模型，推出SRE领域大模型——智域，促进智能化运维建设，推动大模型赋能稳定性保障工作。
中国信通院筛选了以下6类数据作为“智域”模型训练的数据来源，如图1所示。同时依托“稳定性保障实验室”构建了适配每类数据的生产/收集、审核治理、筛选/增强工具管线，并持续更新训练数据。
1）领域公开知识：SRE领域公开书籍、论文、行业报告、白皮书等， 如《SRE实践白皮书》
2）人工运维经验：稳定性保障实验室SRE专家提供的高质量运维经验数据，主要面向故障诊断过程
3）通用组件文档：通用组件的使用、运维文档，以强化大模型对于组件（尤其是国产化组件）的使用和维护能力
4）真实故障案例：包含故障概要、业务背景、故障轨迹、根因分析、处置动作、优化方案 6个内容版块的高质量故障数据
5）运维平台提取：企业运维平台提取的真实操作类数据，供大模型学习SRE的工作流程、工具使用规范
6）强化学习生成：构建SRE专项能力（如故障排查）的模拟环境，在环境中强化学习的过程中，生成高质量训练数据
为提高大模型训练效率、加速模型收敛，“智域”采用差异化方式构建数据：针对重要的企业人工运维经验和真实故障案例数据，采用人工编写；对于领域公开知识、运维通用组件技术文档等，则借助大模型生成。最终将这些数据统一转化为QA问答对形式，形成约60亿词元（token）的SRE领域语料和35万条高质量运维领域问答对，两者后续将被分别用于增量预训练和模型微调。
为保证大模型训练数据的精准性、一致性与可靠性。“智域”采取了包含格式规范化、质量评级、数据审核、内容过滤、去重、一致性重写在内的多种数据清洗方式，通过构建困惑度、分布一致性等多维度数据分析指标，实现对数据有效性的量化分析，去除数据中无效及干扰内容，如图2所示。
为确保运维领域知识被充分学习，“智域” 会针对高质量数据开展数据增强：对于人工经验数据，依据质量标准划分为 A 到 D 四个等级，为质量较高的 A、B 两级数据增加权重；对于企业真实故障案例数据，则实施针对性增强处理（具体增强权重详见表 1）。
模型训练基于Qwen3 32B模型，分为增量预训练、微调与强化学习后再训练共3个阶段。通过增量预训练与监督微调完成领域知识学习，通过微调与强化学习完成领域专业技能训练，最后通过强化学习DPO完成关键通用能力的提升，如图3所示。
为强化运维领域知识的落地效果、提升大模型对批量运维通用知识的吸收效率，“智域” 采用分层训练策略：针对领域公开知识、通用组件文档等基础内容，通过预训练环节实现知识前置注入；对于专家经验、运维实战案例、真实运维 SQL 等场景化数据，则通过领域核心知识与技能的定向微调，强化其场景化表达能力。
SRE工作对于信息确定性的高要求，“智域”对上下文推理能力、SRE领域知识使用、运维sql生成能力做了专项优化。“智域”以Search-R1的“多轮迭代检索”为框架，通过PPO算法训练模型，使其在多轮RAG工具调用中能自主决策、动态优化检索行为；依托专家经验、运维实战案例、真实运维 SQL 等高质量运维数据，通过领域核心知识与技能的定向微调，强化模型运维专属能力。
在奖励计算上，“智域”同时使用了基于格式的奖励和基于最终结果正确性的奖励。经过以上训练过程，模型在抑制幻觉的拒答、自主多轮知识检索以及基于上下文知识的生成能力方面都有所提升。
在模型训练过程中，我们观察到一个共性现象：无论是预训练阶段的增量学习，还是微调阶段的定向优化，对模型参数的调整均会导致其通用能力出现一定程度的衰减。为此，“智域” 在完成运维领域模型的转型训练后，专门开展了全面的通用能力评估，并针对性实施了二次增强方案。
为推动运维大模型领域交流和发展，中国信通院正式公开发布运维大模型“智域”，大模型支持NVIDIA VLLM和昇腾VLLM部署方式。目前大模型已上传至“魔搭”社区。
后续中国信通院将依托稳定性保障实验室持续开展“智域”大模型优化和更新工作，“智域”大模型最新版本也会持续发布，欢迎下载并使用。同时诚邀各界参与“智域”大模型共建，期待您的联系与加入！
原标题：《面向运维的大模型！中国信通院“智域”大模型开放下载，为系统“治未病、愈顽疾”！》
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