05 · 服务
私有 AI 实验室
私有
问题所在
公共
我们交付什么
- 根据
您 的 任务、数据 规则 和 硬件 选择 模型，用 您 的 案例 测试，而不是 看 排行榜 - 开放
模型 的 优 化 与 量化，附 实 测 的 服务 配置：内存、速度、质量 - 在
您 的 基础 设施 中 进行 私有 部署，并 在 其 上 配置 智能 体 与 访问 控制 - 数据
集 与 评 测：领域 训练 数据 与 合成 训练 数据，数据 整理 与 质量 过滤 - 每
个 模型、每次 更新 都 必须 通过 的 评 测 集 和 回归 关 口 - 开放
模型 的 LoRA 微调，前提 是 您 的 评 测 表明 它 优于 提示 词调 优良 好的 基础 模型 - 上游
开 源 工作：在 我们 依赖 的 项目 中 报告 并 复现 问题、提出 功能 建议
如何推进
审计 → 构
- 01
审计
数据
规则、硬件、用例 和 第 一套 评 测 集：哪些 模型 是 候选，以及 对 您 的 任务 来说“足够 好”意味 着 什么。 - 02
构
建 模型
构 建 与 服务 配置、私有 部署、数据 集 与 评 测 集；在 评 测 证明 值得 的 地方 进行 LoRA 微调。 - 03
长期
服务 新的
开放 模型 一 出现 就用 您 的 关 口 测试，更新 以 发布 形式 推出，评 测 集 随 真实 案例 持续 扩充。
相关行业
以下
常见问题
我们的数据可以留在企业内部吗？
可以。当
你们做模型微调吗？
我们
我们需要什么硬件？
这
为什么要构建自己的评测集？
因为
用 30 分钟把事情谈清楚。
带