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三个入口，一套 AI 工作流。
01 / AI CLOUD从工作负载出发，
查看 AI Cloud 控制台从工作负载出发，
组织基础设施。
先确定训练、推理或仿真任务，再评估 GPU、数据、存储与区域需求。
- 明确项目与部署区域
结合业务覆盖、数据位置与资源需求选择区域。
- 规划计算、存储和网络
确认模型大小、任务并行度及数据访问方式。
- 部署工作负载并观察运行
围绕任务、端点、指标与日志组织运行流程。
02 / TOKEN FACTORY通过熟悉的 API，
探索模型工作空间通过熟悉的 API，
连接模型能力。
示例采用 OpenAI 兼容调用方式。接入前，需取得正式服务地址、密钥与模型 ID。
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["INGDAN_API_KEY"],
base_url=os.environ["INGDAN_BASE_URL"]
)
response = client.chat.completions.create(
model=os.environ["INGDAN_MODEL_ID"],
messages=[{"role": "user",
"content": "介绍你的能力"}]
)
print(response.choices[0].message.content)配置示例，不代表生产 API 已开通。03 / EMBODIED ROBOTICS从任务定义，
探索机器人工作空间从任务定义，
到机器人验证。
先明确机器人要完成的工作，再选择数据、训练方法与验证环境。
- 确认本体与任务
整理传感器、执行器、工作空间和任务验收条件。
- 准备实验与数据
规划示教采集、数据版本和仿真场景。
- 验证策略与部署
完成离线评测，再按现场要求安排本体测试与反馈。