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私有大模型

Model Optimization and Deployment

在企业自有机房内，完成大模型的调优、部署与推理——数据全程不出域。

面向希望拥有「专属大模型」、但不希望数据流出内网的企业客户，Model Optimization and Deployment 提供从训练到上线到服务的完整闭环，覆盖模型生命周期的三个核心阶段：调优、部署、推理。

洽谈私有模型
调优、部署、推理三阶段流程示意
调优 → 部署 → 推理 —— 一条私有化生命周期。
企业内网边界内的私有推理示意
权重、数据与流量留在你们的网络边界内。

01

模型的调优——训练一个属于公司自己的 LLM

目标：以可控的成本和周期，训练出真正贴合企业自身业务场景的专属大模型，而非套用通用模型的「标准答案」。

1. 数据结构化

企业数据往往分散在文档库、工单系统、聊天记录、知识库等多个来源，格式混乱、质量参差。我们提供：

  • 非结构化数据清洗、去噪与去重
  • 按训练格式（指令-回答对、多轮对话、领域问答等）自动标准化
  • 数据质量筛选与半自动标注，确保进入训练管线的数据「可用、可信」

2. LLM 基座的选择和微调

根据任务类型（问答、摘要、代码生成、领域推理）、参数规模与部署硬体条件，协助企业在主流开源基座（如 Llama、Qwen、Mistral、DeepSeek 系列）中完成选型评估，并提供多种微调路径：

  • 参数高效微调（LoRA / QLoRA）
  • 全参数微调
  • 偏好对齐（RLHF / DPO）

3. 合理化最小 Training Cost 与时间

通过工程手段将训练成本压缩到合理区间：

  • 混合精度训练、分散式并行训练
  • 智能 Checkpoint 策略与断点续训
  • 超参数自动搜索，减少无效试错

02

模型的部署——安全部署在企业自有机房

目标：让模型运行在企业自己的物理边界内，数据、权重、推理过程全程不出域。

核心能力如下。

能力说明
私有化部署在企业自有 Server Room / 内网 GPU 集群中完成部署，不依赖公有云 API
数据不出域从训练数据到推理请求，全部流量限定在企业内网边界内
容器化与编排标准化容器镜像，兼容 Kubernetes / 裸金属等主流私有化基础设施
权限与审计内建访问权限控制与操作审计日志，支持安全合规审查

适用于金融、医疗、政务等对数据合规有严格要求的行业。

03

模型的推理——开源模型目录 + 高性能推理服务

目标：提供一份可直接调用的开源模型清单，并保证生产环境下的高吞吐、低延迟与长期稳定运行。

开源模型列表

开源模型列表（2026 年发布）

资料来源：各模型官方模型卡与技术报告（Hugging Face / 官方发布），仅供选型参考，建议部署前以官方最新信息为准。

模型发布时间参数规模（总／激活）适用场景许可协议
DeepSeek-V4-Flash2026-04284B / 13B (MoE)轻量级／低成本部署MIT
Qwen3.5-397B-A17B2026-02397B / 17B (MoE)通用对话／多模态／AgentApache 2.0
DeepSeek-V3.22026-01671B / 37B (MoE)推理增强／工具调用MIT
DeepSeek-V4-Pro2026-041.6T / 49B (MoE)百万级长文本／代码生成MIT
Kimi K32026-072.8T / 104B (MoE)复杂推理／长文本／原生视觉理解Kimi K3 License

资料来源：各模型官方模型卡与技术报告，仅供参考。

核心特性

提高吞吐

动态批处理（Continuous Batching）、量化推理（INT8 / INT4 / FP8）、张量并行

降低延迟

KV Cache 优化、投机采样（Speculative Decoding）、请求调度优化

稳定的维护

7×24 监控告警、灰度发布与版本回滚、SLA 保障、定期安全补丁

总览

三阶段一览

阶段核心问题关键能力
调优 Tuning如何低成本训练出专属模型数据结构化 · 基座选型与微调 · 成本时间优化
部署 Deployment如何让模型留在自己的机房私有化部署 · 数据不出域 · 权限审计
推理 Inference如何稳定高效地对外服务开源模型目录 · 吞吐与延迟优化 · 长期运维

Model Optimization and Deployment——让企业拥有真正属于自己的大模型，从训练到服务，全程可控、全程留在内网。

我们在等你的专案。

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