您的数据就是您的竞争优势，您的模型也理应体现这一点。
通用基础模型了解这个世界，却不了解您的临床文档模板、您的处方集、您所在的监管辖区、您的内部术语，也不了解您的组织习惯如何与患者和客户沟通。
微调正是弥合这一差距的方式——AI 工厂全程托管，从原始数据到最终交付一个了解您组织、可通过 API 访问的部署模型。
端到端托管——从数据到部署上线的模型。
将原始专有数据打造成生产级微调模型所需的一切，我们都已具备。
托管式微调
在 NVIDIA A100 80GB 集群上进行 LoRA 与 QLoRA 微调。基础设施由我们管理，模型归您所有——无需采购 GPU，无需运维集群，也无需承担 MLOps 负担。
数据管道
自动化完成来自您专有数据源的数据接入、清洗、去重与格式化。结构化输出、非结构化文档、对话数据——均可支持。
MLOps 仪表盘
实时训练指标、损失曲线、评估基准与检查点管理——以团队真正看得懂的仪表盘形式呈现。
评估与基准测试
每一轮训练结束后进行任务专属的评估。在做出任何部署决策之前，将微调后模型的表现与您的基线进行对比。
定制化部署
可部署至您自己的基础设施、我们的托管云，或完全物理隔离的环境。内置兼容 OpenAI 的 REST 与流式 API。
持续再训练
随着数据不断增长，按计划执行再训练流水线。适配器检查点按版本存储管理——您的模型将随组织知识的积累持续进化。
六个步骤，一个专属微调模型。
从您的数据，到团队可通过 API 查询的部署模型。
数据评估
我们评估您的专有数据——数据量、格式与质量，明确告知哪些数据可直接用于训练，哪些需要先行清洗。
构建数据管道
自动化的数据接入、格式化与校验。必要时从您的原始文档中生成指令-响应数据对。
选择基座模型
根据您的任务、规模限制与推理预算，为您推荐合适的基础模型，也可以使用您自己的模型。
执行微调
在 A100 80GB 集群上进行 LoRA 或 QLoRA 训练。针对您的数据集与任务调优超参数，训练全程保存检查点。
评估验证
针对具体任务，与您的基线进行对比评估——我们衡量的是您真正关心的指标，而不只是训练损失。
部署上线
将模型部署至您的目标环境，提供兼容 OpenAI 的 API。支持本地部署、私有云，或我们的托管基础设施。
支持的基础模型。
我们支持对强监管行业至关重要的主流基础模型进行微调——也支持您自己的模型。
通用型基础模型。在指令遵循与领域适配方面表现出色。
体积小、速度快，在结构化输出任务与多轮对话工作流中表现强劲。
模型体积小，推理能力强。适合高频推理场景，具备成本优势。
基于 PubMed 与临床指南预训练。在临床语言任务上具有出色的基线表现。
面向生物医学领域的预训练模型。非常适合药物研发与临床自然语言处理任务。
已经拥有基础模型？我们可基于您选择的基座模型、您的数据，完成微调与部署。
企业如何使用 AI 工厂。
来自各强监管行业的真实微调应用场景。
- 基于您的病历模板训练的临床文档模型
- 基于您的 ICD/CPT 编码模式微调的编码助手
- 针对特定支付方的预授权推理能力
- 与您组织语言风格一致的患者沟通内容生成
- 监管文件生成与合规摘要
- 基于您处方集微调的药物相互作用推理
- DSCSA 异常处理与调查文书起草
- 临床试验方案信息提取与摘要生成
- 基于您内部文档训练的知识库问答
- 与您的产品和政策相符的客户支持模型
- 基于您内部代码库微调的代码生成
- 面向您所在司法辖区的合同审查与条款提取
您的训练数据，始终由您掌控。
对强监管行业而言，训练数据往往高度敏感——患者记录、临床记录、专有研究成果、保密合同。AI 工厂支持完全本地化的训练流程，您的数据从不经过外部网络传输。
- 支持本地化训练
- 支持 VPC 隔离的云端训练
- 训练数据绝不用于训练其他任何模型
- 适配器检查点按版本存储并交付给您
- 医疗训练数据可签署 HIPAA BAA