FirmgroundAI Agent

私有大模型

Model Optimization and Deployment

在企業自有機房內，完成大模型的調優、部署與推理——數據全程不出域。

面向希望擁有「專屬大模型」、但不希望數據流出內網的企業客戶，Model Optimization and Deployment 提供從訓練到上線到服務的完整閉環，覆蓋模型生命週期的三個核心階段：調優、部署、推理。

洽談私有模型
調優、部署、推理三階段流程示意
調優 → 部署 → 推理 —— 一條私有化生命週期。
企業內網邊界內的私有推理示意
權重、數據與流量留在你們的網路邊界內。

01

模型的調優——訓練一個屬於公司自己的 LLM

目標：以可控的成本和週期，訓練出真正貼合企業自身業務場景的專屬大模型，而非套用通用模型的「標準答案」。

1. 數據結構化

企業數據往往分散在文檔庫、工單系統、聊天記錄、知識庫等多個來源，格式混亂、質量參差。我們提供：

  • 非結構化數據清洗、去噪與去重
  • 按訓練格式（指令-回答對、多輪對話、領域問答等）自動標準化
  • 數據質量篩選與半自動標註，確保進入訓練管線的數據「可用、可信」

2. LLM 基座的選擇和微調

根據任務類型（問答、摘要、代碼生成、領域推理）、參數規模與部署硬體條件，協助企業在主流開源基座（如 Llama、Qwen、Mistral、DeepSeek 系列）中完成選型評估，並提供多種微調路徑：

  • 參數高效微調（LoRA / QLoRA）
  • 全參數微調
  • 偏好對齊（RLHF / DPO）

3. 合理化最小 Training Cost 與時間

通過工程手段將訓練成本壓縮到合理區間：

  • 混合精度訓練、分散式並行訓練
  • 智能 Checkpoint 策略與斷點續訓
  • 超參數自動搜索，減少無效試錯

02

模型的部署——安全部署在企業自有機房

目標：讓模型運行在企業自己的物理邊界內，數據、權重、推理過程全程不出域。

核心能力如下。

能力說明
私有化部署在企業自有 Server Room / 內網 GPU 集群中完成部署，不依賴公有雲 API
數據不出域從訓練數據到推理請求，全部流量限定在企業內網邊界內
容器化與編排標準化容器鏡像，兼容 Kubernetes / 裸金屬等主流私有化基礎設施
權限與審計內建訪問權限控制與操作審計日誌，支持安全合規審查

適用於金融、醫療、政務等對數據合規有嚴格要求的行業。

03

模型的推理——開源模型目錄 + 高性能推理服務

目標：提供一份可直接調用的開源模型清單，並保證生產環境下的高吞吐、低延遲與長期穩定運行。

開源模型列表

開源模型列表（2026 年發布）

資料來源：各模型官方模型卡與技術報告（Hugging Face / 官方發布），僅供選型參考，建議部署前以官方最新資訊為準。

模型發布時間參數規模（總／激活）適用場景許可協議
DeepSeek-V4-Flash2026-04284B / 13B (MoE)輕量級／低成本部署MIT
Qwen3.5-397B-A17B2026-02397B / 17B (MoE)通用對話／多模態／AgentApache 2.0
DeepSeek-V3.22026-01671B / 37B (MoE)推理增強／工具調用MIT
DeepSeek-V4-Pro2026-041.6T / 49B (MoE)百萬級長文本／代碼生成MIT
Kimi K32026-072.8T / 104B (MoE)複雜推理／長文本／原生視覺理解Kimi K3 License

資料來源：各模型官方模型卡與技術報告，僅供參考。

核心特性

提高吞吐

動態批處理（Continuous Batching）、量化推理（INT8 / INT4 / FP8）、張量並行

降低延遲

KV Cache 優化、投機採樣（Speculative Decoding）、請求調度優化

穩定的維護

7×24 監控告警、灰度發布與版本回滾、SLA 保障、定期安全補丁

總覽

三階段一覽

階段核心問題關鍵能力
調優 Tuning如何低成本訓練出專屬模型數據結構化 · 基座選型與微調 · 成本時間優化
部署 Deployment如何讓模型留在自己的機房私有化部署 · 數據不出域 · 權限審計
推理 Inference如何穩定高效地對外服務開源模型目錄 · 吞吐與延遲優化 · 長期運維

Model Optimization and Deployment——讓企業擁有真正屬於自己的大模型，從訓練到服務，全程可控、全程留在內網。

我們在等你的專案。

寫封信，或如果你趕時間——

直接聯絡