概述
通用模型只能给出通用回答。微调使用您公司自有数据训练 LLaMA、Mistral 或 GPT——从内部文档和客服记录到行业特定术语——使模型输出符合您的标准。 我们负责完整流程：与您的领域专家共同策划高质量训练数据集、根据预算选择合适的训练策略、在您自己的用例上与基础模型进行基准对比，以及部署为生产流量做好准备的优化推理端点。
核心能力
数据集工程
从您的文档、客服工单、邮件和知识库构建训练数据集。样本经过清洗、去重，并由您的领域专家验证，确保模型学习到正确的模式。
训练策略
LoRA、QLoRA 或全量 fine-tuning，根据您的性能目标和预算进行选择。超参数搜索自动运行以找到最优配置，在高性价比硬件上加速训练。
评估与基准测试
自定义基准衡量准确率、幻觉率、延迟和领域特定指标。我们在您的黄金数据集上对微调模型和基础模型进行正面对比，而非在通用互联网基准上测试。
优化推理
量化和批处理服务以可控成本提供生产级吞吐量。您的模型响应速度满足实时使用需求，同时保持基础设施支出可预测。
交付成果
- 微调后的模型权重及训练报告
- 评估基准结果及对比分析
- 具备自动扩缩容能力的推理 API
技术栈
PyTorchHugging FaceUnslothW&BvLLM