PRODUCTION适配 · 评测 · 持续运行
01
Model Adaptation
模型适配
围绕领域术语、任务行为和输出要求，选择监督微调、参数高效微调、偏好优化或持续预训练。
SFT · LoRA / QLoRA · DPO · Domain Adaptation · CPT
交付参考
SFT · LoRA / QLoRA · DPO · Domain Adaptation · Continued Pre-training
SPECIALIZED适配企业任务
EFFICIENT优化推理效率
PRIVATE控制部署环境
MEASURABLE量化模型表现
From general-purpose AI to your AI
从模型的现状出发，
找到值得投入的下一步。
业务任务、质量底线、算力环境和长期费用，决定模型工程的路径。我们先把问题和验证方法说清楚，再确定需要怎样的模型。
Domain & task fit
让模型学会你的任务标准。
模型已经接入，但专业术语、输出格式与任务判断仍不稳定。先定位错误类型，再选择领域适配与训练方式。
01真实业务样本02独立评测基线03模型适配实验
- 沟通起点
- 现有模型、典型输入、合格输出与失败样本。
- 验证依据
- 同一评测集上的任务表现、格式遵循与错误分布。
Cost & inference efficiency
把效率优化，放到真实负载中验证。
调用量增长、响应时间或显存占用成为约束。结合质量底线，评估小模型、蒸馏、量化与服务优化的投入价值。
01流量与资源画像02小模型 / 量化试验03真实负载压测
- 沟通起点
- 输入输出长度、并发量、当前账单与目标硬件。
- 验证依据
- 在同等任务与负载下，对照质量、延迟、吞吐和总成本。
Private deployment
让模型适配你的基础设施。
训练和推理需要在企业云、VPC 或本地环境运行。先确认权重与数据使用条件，再设计部署、访问和运维方案。
01授权与环境盘点02部署与访问设计03私有推理验证
- 沟通起点
- 数据边界、网络策略、算力环境与部署约束。
- 验证依据
- 数据流向、访问控制、服务可用性与可复现部署。
Evaluation & lifecycle
让每次模型变化，都有依据可查。
模型已经上线，需要知道更新后效果是否回退、费用为何波动，以及出现异常时如何处置。
01版本与日志盘点02回归和监控接入03发布与回滚验证
- 沟通起点
- 线上任务、模型版本、调用记录与已知异常。
- 验证依据
- 回归报告、版本关联、质量门禁和运行记录。
One model engineering partner
从数据到生产，
覆盖模型工程的关键环节。
把模型适配、效率优化与持续运营放在同一条工程路径上。每个工作包都有明确输入、实施范围和交付依据。
查看完整交付路径02
Training Data & Alignment
训练数据与对齐
整理领域语料、指令样本与偏好数据，建立质量规则；按授权范围构造合成数据，并独立维护评测集。
Data Curation · Synthetic Data · Instruction / Preference Data
交付参考
数据版本、质量说明、标注与审核规则
03
Distillation & Small Models
模型蒸馏与小模型
将特定任务能力迁移到更紧凑的模型，探索适合私有环境、高频调用和受限算力的实现路径。
Model Distillation · SLM · Task-Specific Models
交付参考
候选小模型、蒸馏方案、质量与成本对照
04
Model Optimization
模型与推理优化
针对实际硬件和请求特征评估量化、压缩与服务配置，平衡任务质量、显存、响应时间和吞吐。
Quantization · Compression · GPU Optimization · vLLM
交付参考
Quantization · Compression · GPU Optimization · vLLM · Serving Optimization
05
Evaluation & Safety
模型评测与安全
建立可重复的任务评测、回归测试与安全检查，把质量标准与上线条件落实到每一次模型变更。
LLM Evals · Benchmarking · Regression · Red Teaming
交付参考
LLM Evals · Benchmarking · Regression · Red Teaming · Quality Gates
06
Private Deployment & LLMOps
私有部署与 LLMOps
将模型服务部署到约定环境，建立版本管理、可观测性、费用监控和异常处置，支持后续持续改进。
Private AI · Serving · Observability · Versioning
交付参考
部署脚本、监控规则、版本清单与运行手册
Specialized models
让不同类型的模型，
承担合适的业务任务。
覆盖语言、语义表示、相关性排序与多模态理解。模型选型、训练与部署能力，按具体版本和授权条件核验。
LLM
语言模型面向领域语言、生成任务与结构化输出进行适配。
领域样本 · 指令遵循 · 输出评测SLM
小语言模型围绕明确任务和资源约束，验证更紧凑的模型方案。
蒸馏 · 任务专用 · 资源效率Embedding
向量模型适配行业语义表示，以独立检索评测验证向量质量。
语义匹配 · Recall@K · 领域语料Reranker
重排序模型学习业务相关性标准，对候选结果进行精排。
偏好样本 · nDCG@K · 排序评测Multimodal
多模态模型围绕图文理解、文档与专项行业输入开展模型适配。
图文数据 · 专项任务 · 一致性验证Select → Evaluate → Adapt → Align → Optimize → Deploy → Monitor
每一次模型迭代，
都有可追溯的工程路径。
先建立基线，再选择需要的适配、对齐与优化环节，最后进入受控部署和持续运行。具体阶段根据任务与验证结果组合。
01 / Select
围绕任务与环境，建立候选模型范围。
梳理模型能力、许可条件、权重可获取性和基础设施约束，形成可验证的选型假设。
- 阶段成果
- 候选模型清单、许可核查、实验计划
- 共同确认
- 确认业务优先级、数据边界与部署约束。
模型工程交付空间目录示例
模型选型 / 阶段交付物
01-selection/ candidate-models.md license-review.md experiment-plan.md
数据版本实验配置评测记录
02 / Evaluate
先定义“做好”的标准，再比较模型。
按真实任务形成独立评测集、人工评价规则和资源基线，确认优先改进的错误类型。
- 阶段成果
- 基线报告、评测集、验收指标
- 共同确认
- 确认测试样本、评价规则与质量底线。
模型工程交付空间目录示例
建立基线 / 阶段交付物
02-evaluation/ eval-set.jsonl scoring-rubric.md baseline-report.md
数据版本实验配置评测记录
03 / Adapt
让训练围绕明确的能力差距展开。
整理数据并选择 SFT、LoRA / QLoRA 或持续预训练等路径；记录训练参数、数据版本与实验结果。
- 阶段成果
- 训练数据版本、训练配置、候选适配器
- 共同确认
- 审核业务样本并确认实验投入。
模型工程交付空间目录示例
领域适配 / 阶段交付物
03-adaptation/ dataset-manifest.json training-config.yaml adapter/
数据版本实验配置评测记录
04 / Align
按需对齐偏好，验证专项小模型。
在授权范围内整理偏好或教师样本，评估 DPO、蒸馏等方法，并记录能力变化及适用边界。
- 阶段成果
- 偏好规则、实验记录、候选小模型
- 共同确认
- 确认偏好标准与教师数据使用条件。
模型工程交付空间目录示例
偏好与蒸馏 / 阶段交付物
04-alignment/ preference-rubric.md distillation-config.yaml experiment-report.md
数据版本实验配置评测记录
05 / Optimize
在目标硬件上验证质量与效率。
对候选版本进行量化、压缩和服务配置试验，将准确性、延迟、吞吐、显存与运行费用一起比较。
- 阶段成果
- 压测方案、推理配置、质量与成本报告
- 共同确认
- 确认目标负载、资源预算及可接受权衡。
模型工程交付空间目录示例
推理优化 / 阶段交付物
05-optimization/ serving-config.yaml load-profile.json quality-cost-report.md
数据版本实验配置评测记录
06 / Deploy
让模型服务按约定条件进入环境。
完成服务接口、身份认证、灰度发布和回滚准备；经评测及部署验收后，再执行上线安排。
- 阶段成果
- 部署脚本、接口说明、发布与回滚记录
- 共同确认
- 确认生产访问、发布窗口与验收结果。
模型工程交付空间目录示例
生产部署 / 阶段交付物
06-deployment/ deployment/ api-contract.yaml release-checklist.md
数据版本实验配置评测记录
07 / Monitor
把上线后的变化纳入持续管理。
关联模型、数据和推理配置版本，观察质量、用量及异常，按约定安排回归、响应和迭代。
- 阶段成果
- 监控规则、版本台账、运行手册
- 共同确认
- 确认支持时段、告警责任与迭代范围。
模型工程交付空间目录示例
运行与改进 / 阶段交付物
07-operations/ alerts.yaml model-registry.json operations-runbook.md
数据版本实验配置评测记录
周度同步与双周评审用于观察工作进展；正式验收、资源承诺周期、付款及终止安排，由项目文件分别约定。
Evidence, not assumptions
模型有没有变好，
让评测与记录来回答。
在同一任务集和约定环境中，对照模型质量、推理表现及运行成本。每次变更都保留评测依据，让下一次投入有迹可循。
模型评测工作台概念演示
版本对照 / 示例检查记录
同一评测集，检查候选版本的变化。
基础版本Baseline→候选版本Candidate
结构化字段字段齐全、类型符合约定
样例通过
行业术语符合约定的领域用词
待业务复核
异常输入按规则拒绝或交给人工
需补充样本
待完成复核
候选版本保留在验证环境，满足质量门禁后再进入发布。
压测计划 / 待执行
把质量、资源与负载放在一起比较。
基础版本Baseline→候选版本Candidate
响应与吞吐固定并发及输入输出长度
待测
显存与资源记录硬件和运行配置
待测
任务与成本沿用评测集，比较单位任务成本
待测
先确定负载
完成目标环境压测后，记录结果与适用范围。此处没有预置性能承诺。
发布清单 / 示例记录
将每次上线关联到具体工程版本。
基础版本Baseline→候选版本Candidate
模型与适配器关联基础模型与适配器版本
已关联
数据与配置关联数据、推理和评测配置
已关联
发布审批确认回归、权限与回滚条件
待审批
等待发布确认
发布动作由授权人员按约定流程确认，保留可回滚版本与变更记录。
界面与记录仅用于说明交付形式，不代表真实项目或模型测试结果。
任务质量有基线
独立评测集、评分规则与错误样本，明确“效果更好”的判断依据。
效率改善有条件
同时记录硬件、模型版本、并发与输入输出长度，让压测结果可以复现。
生产变更有记录
关联数据、模型与配置，保留回归、灰度、发布审批和回滚依据。
一套可以接续的模型工程资产。
具体清单按项目范围、基础模型及第三方授权确定。
数据与评测
数据清单、评测集、标注规则与评测报告
模型与实验
允许交付的权重 / 适配器、训练配置及实验记录
部署与接口
推理配置、部署脚本、接口说明及权限配置说明
运行与接续
监控告警、版本台账、回滚步骤与运维手册
A clear scope for every investment
把验证、实施和运行，
分别安排清楚。
规划方案、数据工作、训练试验、算力支出和运行服务都有明确费用归属。先确认投入买到什么，再安排人员与资源。
查看费用构成评估与验证
确定问题、数据条件、候选模型与验证方法。
- 阶段成果
- 基线评测、技术方案、试验边界和实施估算
- 费用组成
- 专业评估、数据抽检、基线测试及约定算力
工程实施
按已确认的方案完成数据、适配、优化和部署。
- 阶段成果
- 约定模型成果、工程配置、评测与部署资料
- 费用组成
- 数据处理、训练轮次、公共工程、质量管理与资源预留
持续运行
围绕线上模型安排监控、回归与后续优化。
- 阶段成果
- 运行记录、版本更新、异常处置和迭代报告
- 费用组成
- 运行支持、推理资源、存储、监控及约定新增工作
算力与资源，单独看清。
报价注明训练 / 推理资源、数据量、试验轮次与第三方用量假设。变更先确认费用；终止按已授权工作、已确认资源、不可撤销支出及交接安排结算，并处理已付款抵扣。
一定需要微调模型吗？
先用现有模型建立任务基线，再判断能力差距来自模型行为、数据质量、知识检索还是应用流程。模型工程方案可以从选型、评测或推理优化开始；训练路径在验证后确定。
LLM、SLM、Embedding 和 Reranker 都可以做吗？
本服务规划覆盖语言模型、小模型、向量模型、重排序和多模态模型。具体模型、训练方式及部署支持，在评估能力、许可证、数据条件与算力后确认。
蒸馏或量化后，可以保证质量不下降吗？
质量与效率需要联合验证。项目会约定代表性评测集、质量底线和负载条件，对照候选版本的任务表现与资源消耗；采用满足验收要求的方案，并说明剩余限制。
商用 API 模型能微调，也能部署到本地吗？
可执行的操作由具体模型和服务条款决定。托管模型的微调取决于平台提供的能力；本地部署需要可获取的权重、兼容的运行环境及相应授权。API 访问权限不等于可导出模型权重。
私有部署后，数据与合规怎样安排？
按项目确认数据流向、访问权限、日志留存、网络出口和第三方依赖。私有部署是技术架构的一部分，数据使用与合规要求仍需结合适用规则和客户内部制度审核。
项目需要多少钱、多久？
先看数据准备程度、候选模型、试验轮次、算力、评测要求与部署环境。规划、数据与训练、推理部署、质量管理和资源预留分别计价；在评估后形成阶段范围、预算和计划。
模型权重、训练数据和工程代码如何交接？
启动前区分客户数据、项目专属成果、基础模型与第三方工具的权利安排。按约定交付允许交付的权重或适配器、训练配置、评测资料、部署代码和运行文档，代码访问与成果权利分别说明。
RAG、知识库和 Agent 在这个产品里吗？
这项服务围绕模型本身的适配、优化、评测与运行。RAG、GraphRAG、企业搜索和 Agent 由“AI Agents & Knowledge Systems”承接；模型嵌入 ERP、SaaS 或移动端的产品开发可作为相邻工作另行确认。
