通用基座解决"能不能做",场景模型解决"做得好不好、划不划算"。我们提供从训练数据构建、微调与后训练、评测验收,到推理部署与算力调度的全链路工程服务;每个环节都可以单独采购,也可以整体交付。
基于开源模型与国内主流基座评估选型,以业务指标而非榜单排名决定用哪一个。
训练数据的构建与清洗与数据工场同一套流水线,来源与处理过程可追溯。
开工前先约定评测集与达标线,交付以评测结果为准,不以主观感受为准。
模型权重与推理服务支持私有化部署,数据不出您的网络边界。
基于您的业务数据与场景要求,对开源及国内主流基座模型做指令微调与偏好对齐,交付贴合业务语境的场景模型。适合有稳定语料、对输出格式与专业术语有明确要求、且希望降低单次调用成本的场景。
当微调不足以覆盖领域差距时,进入后训练环节:以领域语料继续预训练补足知识,以蒸馏把大模型能力迁移到更小、更省的模型上,并做必要的安全对齐,确保输出符合业务与法规要求。
评测是模型工程里最容易被省略、也最不该省略的一环。我们与您共同定义面向业务指标的评测集与达标线,建立自动化评测与回归流水线,让"换模型""换版本"这类动作有据可依,而不是靠感觉。
把训练好的模型变成可以扛住生产流量的服务:选择合适的推理框架与量化方案,配置批处理与并发策略,接入监控与告警,并通过高性能 AI 网关统一对外提供接口——业务侧调用自建模型与调用外部模型的方式完全一致。
算力是模型项目里最大的一笔支出,也最容易浪费。我们帮您把账算清楚:训练需要多少卡多少天、推理峰值需要多少显存、自建与租用哪种更划算,并把调度策略落地,让训练任务和推理服务共享同一批资源而互不打架。
模型类项目周期长、变量多,所以每一步都先书面确认再往下走。
了解业务场景、现有数据与效果预期,判断该用提示工程、微调还是后训练。
共同定义评测集与验收标准,并据此输出方案、周期与报价。
按里程碑推进,每轮给出评测报告,达标后进入部署环节。
推理服务上线并接入监控,提供约定期限内的运维与再训练支持。