AI 解决方案 / 子服务
模型微调与私有化
模型微调与私有化：用企业数据微调或 RAG 增强，部署在自有环境，交付评测报告与部署包，数据不出域，效果按评测集验收。
适用与不适用
适合谁
- 行业术语多、通用模型回答不准，且企业有文档、问答与业务样本可以整理。
- 数据不能出内网，或客户与监管要求模型、知识库部署在自有环境。
- 需要稳定的结构化输出，例如抽取、分类、审核，通用提示词调优已到瓶颈。
- 愿意投入数据整理与标注，并指定业务专家参与评测的企业。
不适合谁 / 我们不做
- 没有可用数据、也不愿做数据整理，只想靠换模型解决问题的客户。
- 要求承诺通用效果提升或量化效果数字的项目；效果只能在项目内评测集上约定与验证。
- 数据完全不能提供、连脱敏样本都不愿给的场景。
- 希望绕过客户安全评审、先上线再补合规流程的项目。
典型场景
| 输入 | AI 辅助 | 人工复核 | 输出物 |
|---|---|---|---|
| 业务文档、问答记录、标注样本 | 数据清洗、去重、脱敏与标注规范初稿 | 业务专家确认标注口径与可用范围 | 数据治理与标注规范、数据集 |
| 整理后的数据集与任务目标 | 对比微调与 RAG 路线，跑基线评测 | 业务方确认评测集与通过标准 | 路线建议、基线评测报告 |
| 训练数据与算力环境 | 训练、评测、对比实验，记录效果边界 | 业务专家抽检并确认结论 | 训练与评测报告、效果边界说明 |
| 客户环境与模型部署包 | 部署、权限与监控配置、压测 | 安全与 IT 验收数据不出域与权限 | 私有化部署包、运维手册、验收记录 |
交付物
- 数据治理与标注规范写清数据来源、清洗规则、标注口径、脱敏要求与质检方式。
- 数据集与评测集训练、验证与评测分开，标注口径与来源可追溯。
- 训练与评测报告记录路线选择、实验对比、失败案例与效果边界，不写无依据的数字。
- 私有化部署包含模型、知识库、服务配置与版本说明，可在客户环境安装。
- 权限与审计配置账号、接口与数据访问的最小权限，操作留痕可查。
- 运维手册与监控项部署、升级、回滚、监控指标与常见故障处理。
- 效果边界说明明确模型能做什么、不能做什么，以及需要人工复核的环节。
实施流程
- 01
数据盘点与路线评估 1–2 周
看数据基础与任务目标，判断微调、RAG 或组合路线。
- 02
数据治理与标注 2–4 周
清洗、脱敏、标注与质检，建立评测集。
- 03
训练与评测 2–3 周
跑训练与对比实验，记录失败案例与效果边界。
- 04
私有化部署与压测 1–2 周
在客户环境安装，做功能、权限与性能验收。
- 05
验收与运维交接 1 周
交付部署包与运维手册，完成数据处置确认。
验收标准
- 离线评测集按项目内约定口径达标，失败案例有分析与边界说明。
- 私有环境部署完成，功能、延迟与并发按项目约定验收。
- 数据不出域验证通过，权限与审计记录可查。
- 客户团队能按运维手册完成日常监控与模型更新。
- 数据集、评测集与部署包完成交接，数据按约定处置。
边界与不承诺
- 不承诺通用效果或量化指标；效果以项目内评测集与验收口径为准。
- 不替代客户的数据治理与合规主体责任，训练数据来源的合法性由客户保证。
- 客户数据不用于训练通用模型、不跨客户复用；项目结束按约定导出或删除。
- 不破解未授权模型、不训练未授权数据，不接触与项目无关的信息。
- 算力硬件由客户自备或另行采购，我方给选型建议，不绑定单一厂商。
价格与计费口径
按三段评估：诊断与路线评估、微调或 RAG 实施、私有化部署。数据整理量、模型规模与部署形态决定工作量，硬件与云资源另计。官网不公开具体金额，以项目确认单为准。
领域问答评测报告样张
演示样张，非真实项目：用公开资料构造评测集与对比表，展示评测口径与边界写法。
某军工企业大模型（脱敏）
客户信息脱敏，不公开部署规模与性能数据；仅作私有化部署方向说明。
美妆行业领域模型项目线索
项目角色、产品名称与指标待授权补充，不写商业结果。
微调和 RAG 怎么选
选微调还是 RAG，取决于知识的变化速度与输出形态。知识经常更新、需要引用原文的场景优先 RAG；输出格式固定、术语与风格要求高、数据量足够的场景才考虑微调。两者也可以组合：微调管风格与格式，RAG 管事实与时效。
微调不是万能药。它改变的是模型的表达习惯与任务适配，不解决知识缺失；如果没有高质量、口径一致的训练数据，微调只会把噪声固化下来。所以数据治理与评测集先行，是这条线的硬前置。
私有化部署解决的是数据边界，不是效果。部署到客户环境后，模型表现与云端版本可能存在差异，必须重新跑评测再上线。我们把评测通过作为部署验收的前置条件，而不是上线后再补。
常见问题
微调和 RAG 怎么选？
知识时效性强、需要引用原文选 RAG；输出格式固定、术语与风格要求高、数据量足够再考虑微调。两者可以组合，最终以评测集上的实际表现决定路线，不预设结论。
数据会泄露吗？
私有化模式下数据在客户环境内处理，不用于训练通用模型、不跨客户复用；账号按最小权限管理，操作留审计日志，项目结束按约定导出或删除。
效果能保证吗？
不承诺通用效果。评测集与通过标准在项目内约定，评测报告如实记录失败案例与边界。如果数据质量不足以支撑目标，我们会先说明，而不是硬做。
需要买什么服务器？
先做环境与模型评估再定，不预设硬件清单。硬件可以由客户自备，也可以按算力线的评估建议采购；费用不混在服务报价里。
私有化和公有云 API 比，成本怎么样？
要按调用量、合规要求和运维人力综合算，没有统一答案。调用量小且数据不敏感时，公有云 API 通常更省；数据不能出域或调用量稳定时，私有化更可控。
多久能交付？
含数据准备通常 6–10 周，取决于数据整理量与评测轮次。诊断阶段会给出更具体的时间表，最终以项目确认单为准。
上线后谁来运维？
交付运维手册并培训客户团队，日常监控与更新由客户负责；需要持续支持时转入陪跑或能力转移服务。
把 AI 落到实处，从一次诊断开始
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延伸阅读
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