ENTERPRISE AI / CUSTOM MODEL TRAINING端到端训练能力

定制化模型训练

把通用模型训练成理解行业、企业知识和私有任务边界的专用模型

依托完整的模型训练能力，我们可以与企业共同定制行业模型与企业私有化模型。从数据治理、持续预训练、监督微调和偏好对齐，到评测、压缩与部署，形成可重复迭代的训练闭环。

DOMAIN行业能力注入

围绕行业语料、专业知识、任务格式和评价标准构建训练数据与目标。

TRAIN完整训练链路

根据目标组合持续预训练、SFT、偏好优化、蒸馏和安全对齐方法。

PRIVATE企业私有化模型

在许可、数据和部署边界内形成企业可控制、可评测、可持续迭代的模型资产。

CAPABILITY / TRAINING LOOP

明确行业能力、目标任务、模型规模、许可、部署硬件和评价标准，选择适合继续训练的基础模型。

完成采集、清洗、去重、脱敏、标注、合成、质量分层和数据版本管理，建立可追踪的数据资产。

按目标组合持续预训练、监督微调、偏好优化、蒸馏与量化，并记录配置、检查点和实验结果。

以行业任务、风险样本和业务指标验证模型，部署后持续收集反馈并进入下一轮数据和训练迭代。

DELIVERABLES / 可交付内容

训练目标与技术方案数据规范及版本化数据集训练代码、配置与检查点行业任务评测集与报告压缩、推理与部署方案数据和模型迭代文档

OUTCOME / 模型资产

行业模型强调专业知识、任务格式和行业评价标准；企业私有化模型进一步结合组织内部数据、流程和部署边界。两类项目都需要把数据质量、训练方法、评测结果和实际推理成本放在一起判断。

BOUNDARY / 训练边界

项目启动前需要确认数据来源、授权、隐私、基础模型许可、目标硬件和验收方式。模型效果受数据覆盖、标注质量、基座能力和训练预算影响；具体方法与成果范围以验证阶段形成的方案为准。