通用模型不理解行业语言
术语、文档结构和业务规则偏离通用语料，需要建立领域数据与任务能力。
Model Training & Capability Engineering
企业模型训练与能力优化
从数据基线、训练策略和业务评测，到人工复核、部署交付与持续迭代。叠跃科技帮助企业把模型能力做成可验证、可追踪、可运行的生产资产。
训练对象
大模型 · 多模态 · Agent
交付目标
可评测 · 可部署 · 可迭代
环境选择
托管云 · 客户云 · 私有化
Training Control System
一条能被检查的训练链路
训练不是一次黑盒任务。每个阶段都应有明确输入、控制项、结果和验收记录。选择下方阶段查看完整链路如何推进。
训练控制台
项目链路演示流程示意 · 非客户数据
当前阶段 · 数据基线
先确认数据能否支撑目标能力
检查授权、分布、重复、噪声和标签一致性，固定训练、验证与测试数据版本。
数据授权和使用边界
样本分布与质量检查
数据版本和血缘登记
LIVE SIGNAL
可用样本
STABLE
通过基线检查
CH A · QUALITY SIGNAL · 演示数据
CH A · 1.0TIME · AUTOTRIGGER · LOCKED
阶段输入
原始数据 · 标签规范 · 任务边界
阶段产出
数据基线 v1 · 质量报告 · 评测集
选择阶段可查看对应的输入、控制与交付结果
这些信号说明项目需要能力工程
先判断问题来自数据、模型、流程还是部署，再决定是否训练以及训练到什么程度。
回答看似正确但无法验收
缺少固定评测集、业务指标和失败样本，模型迭代没有可比较的依据。
工具会接，但流程跑不稳
Agent 在规划、工具选择、参数生成和异常恢复上不稳定，需要专项训练与评测。
实验有效，生产不可用
推理成本、延迟、部署环境和监控机制未被纳入训练目标，结果停留在演示阶段。
按目标选择训练方法
方法由数据规模、任务类型、基础模型、资源与部署目标共同决定，不用单一技术包装所有项目。
SFT
监督微调
用高质量任务样本建立特定表达、流程和输出格式。
LoRA / QLoRA
参数高效微调
在资源和周期受限时，以更低训练成本完成领域适配。
Preference
偏好与对齐
围绕质量、安全和业务偏好组织比较样本与对齐训练。
Vision + Document
多模态训练
面向图像、扫描件、复杂文档和表格建立理解能力。
Tool Use
Agent 能力训练
训练任务规划、工具调用、参数生成、状态判断与结果汇总。
Distillation
蒸馏与推理优化
在能力、延迟、显存与部署成本之间建立可验证的平衡。
交付的是完整资产，不只是一份权重
训练结果必须能够被复现、评测、部署和继续迭代。具体交付范围在项目启动前写入协议。
数据资产
数据版本、处理规则、质量报告与评测集
训练资产
训练代码、配置、环境、日志与检查点
模型资产
确认版本的权重、适配器与推理配置
评测资产
基线对比、失败分析、人工复核与边界说明
部署资产
服务镜像、接口协议、运行手册与回滚方案
项目记录
版本关系、验收记录、变更清单与迭代建议
典型训练任务
以下是能力组织方式示意，不代表公开客户案例或预设指标。每个项目都需要重新确认数据、基线与验收口径。
企业知识与文档
让模型理解内部文档并稳定输出
问题
文档结构复杂、术语密集，通用模型回答不稳定且引用口径不一致。
训练工作
建立文档任务集、结构化输出样本、拒答边界与引用准确性评测。
验收方式
按企业确认的问答、抽取、归纳和引用任务逐项验收。
多模态文档理解
把页面、图表和文字放进同一评测链
问题
扫描件、表格和图像信息无法仅靠纯文本流程稳定理解。
训练工作
构建页面级样本、视觉问答、OCR 后处理和跨模态一致性检查。
验收方式
以指定文件集验证信息提取、版面理解和复杂页面稳定性。
业务 Agent
训练会调用工具的任务执行能力
问题
模型能够对话，但在工具选择、参数生成和长流程恢复上频繁失败。
训练工作
构建轨迹样本、工具沙箱、错误恢复场景与端到端任务评测。
验收方式
以真实流程完成率、错误类型和人工接管条件作为验收依据。
训练环境由数据边界决定
可使用叠跃托管环境，也可进入客户指定云账号、自有 GPU 或私有网络完成训练和部署。
叠跃托管训练
由团队在约定的云环境中完成训练、评测与交付，适合快速启动和阶段验证。
云端项目空间 · 权限隔离 · 阶段性交付
客户云与自有 GPU
在客户指定的云账号、GPU 资源或受控网络环境中执行，数据不离开约定边界。
客户资源 · 指定区域 · 访问审计
私有化训练与部署
面向敏感数据和内网场景设计离线或私有云方案，按环境完成安装与验收。
本地存储 · 私有网络 · 内部模型服务
质量与上线门
模型能力必须能够被复核
数据、代码、配置、权重和评测结果使用统一版本编号
训练前冻结评测集和指标口径，变更必须留下记录
保留基线、候选模型、失败样本和人工复核结论
上线前验证推理环境、资源、延迟、异常处理和回滚路径
具体能力、周期和指标以项目数据与正式验收方案为准
数据与知识产权
安全边界在训练前确定
启动前确认数据授权、传输方式、访问权限和保留周期
支持客户云、自有 GPU、私有云和本地受控环境
敏感数据不用于其他客户项目或未经授权的模型训练
代码、数据、权重、评测材料和衍生成果归属以协议为准
项目成员、操作记录和交付文件按最小权限原则管理
按项目阶段选择合作方式
可以从一次能力验证开始，也可以直接进入专项训练、联合迭代或私有化交付。
合作模式
能力验证
适合情况
目标明确，但尚未确认训练是否必要
主要产出
数据与技术可行性评估、基线测试、训练建议
合作模式
专项训练
适合情况
已有数据与基础模型，需要完成指定能力
主要产出
数据工程、训练、评测、权重与交付文档
合作模式
联合迭代
适合情况
模型需持续适应业务数据和流程变化
主要产出
迭代机制、版本评测、上线监控与周期复盘
合作模式
私有化落地
适合情况
数据敏感或必须在客户环境运行
主要产出
环境适配、部署镜像、内部服务与验收支持
合作前确认
模型训练常见问题
先确认训练是否必要、数据是否可用、环境是否满足，再进入正式项目。
是否所有问题都需要训练模型？
不需要。部分问题更适合通过提示词、检索增强、工具编排或流程重构解决。团队会先做基线和成本判断，确认训练确实能带来可验证收益后再进入训练。
训练前需要准备哪些材料？
建议提供业务目标、现有数据、基础模型或系统、典型任务、失败样本、部署环境和预期时间。数据尚未整理也可以先做质量与可行性评估。
可以使用企业私有数据和自有算力吗？
可以。项目可在客户指定云账号、自有 GPU、私有云或本地受控环境中执行，具体访问方式、数据保留和交付边界会在启动前确认。
如何确定训练是否成功？
双方在训练前共同确定测试集、业务指标、基线、人工复核规则和上线条件。不会仅凭单次演示或训练损失判断成功。
会交付源码、权重和训练记录吗？
交付范围按项目协议确定。可包含数据处理脚本、训练代码、配置、日志、模型权重、评测报告、部署镜像和运行文档。
把模型能力变成可验收的生产资产
带上业务目标、现有数据、基础模型和部署环境，我们会先完成问题拆解与可行性判断，再给出训练路径。