基座模型微调
服务概述
基于主流开源基座模型（Llama、Qwen、DeepSeek、ChatGLM 等），为企业提供从模型选型到全参数/高效微调的一站式服务。我们拥有丰富的分布式训练经验和自研训练框架，能够在保证模型效果的同时控制训练成本。
核心能力
全参数微调 (Full Fine-Tuning)
适用于数据量充足（万级以上）、对模型效果要求极高的场景。全参数微调能够充分释放基座模型的潜力，在特定领域任务上达到甚至超越闭源模型的效果。
Capabilities
指令微调与对齐
服务概述
模型光"懂知识"还不够，还得"会说话"——输出格式、语气风格、安全边界、业务规范都需要精确对齐。我们提供从指令数据构造到偏好对齐的完整解决方案，让模型真正成为符合企业要求的数字员工。
核心能力
SFT 监督微调
通过高质量指令-回复数据对进行监督微调，让模型学会按照指定格式和风格回答问题。
推理部署服务
服务概述
微调好的模型必须高效地跑起来才有价值。我们提供从模型量化、推理引擎选型到高可用部署的端到端服务，让企业以最低成本将大模型投入生产环境。
核心能力
模型量化压缩
在不显著降低模型效果的前提下，大幅压缩模型体积和推理资源需求。
- INT8/INT4 权重量化：显存需求降低 4-8 倍
- AWQ/GPTQ 量化方案：业界领先的量化精度保持
- KV Cache 量化：长文本场景显存优化
- 量化精度验证：确保量化后效果损失 < 1%
高性能推理引擎
根据业务特点选择最优推理框架，实现低延迟、高吞吐的推理服务。
数据工程服务
服务概述
大模型微调的效果，三分靠算法，七分靠数据。我们提供从原始语料到高质量训练数据集的完整数据工程服务，帮助企业解决"没数据"“数据质量差"“标注成本高"三大痛点。
核心能力
语料清洗与预处理
将企业积累的原始文档（PDF、Word、网页、数据库等）转化为大模型可用的高质量训练语料。
模型评估优化
服务概述
模型微调后的效果到底好不好？上线前如何确保质量？我们建立了覆盖功能、性能、安全的多维度自动评测体系，让模型效果可量化、可对比、可追溯，为上线决策提供数据支撑。
核心能力
多维度自动评测
构建覆盖准确性、鲁棒性、安全性、效率的全方位评测体系。
- 准确性：业务指标评测（准确率、召回率、F1、BLEU、ROUGE 等）
- 鲁棒性：对抗样本测试、边界场景覆盖、分布外泛化
- 安全性：越狱攻击测试、敏感内容识别、偏见检测
- 效率：推理延迟（TTFT/TPOT）、吞吐量（QPS）、显存/内存占用
对比评测平台
支持多模型、多版本的横向对比，帮助决策者直观看到微调带来的提升。
领域适配训练
服务概述
通用基座模型在垂直行业往往存在知识盲区——医学术语、法律条文、金融产品等专业领域知识无法被充分理解。领域适配训练通过在海量行业语料上继续预训练（Continue Pre-Training），让大模型真正"懂行"。
核心能力
行业语料继续预训练
在基座模型基础上，使用行业专有语料进行二次预训练，使模型深度理解领域术语、知识体系和业务逻辑。