语言模型训练与评测
先建立基线与代表性业务任务，再针对值得通过训练改进的目标实施定制。
- 指令数据构造、清洗、任务配比与独立评测集
- SFT 监督微调与 DPO 偏好对齐
- QLoRA 4-bit 量化、梯度检查点与梯度累积
- 训练前后基准对比与灾难性遗忘检查
适用场景
通用模型的术语、格式或风格不符合任务要求时
先检查样本、基线表现和运行环境，确定哪些问题适合通过训练改进，再约定评测方法与交付范围。
- 通用模型不理解行业术语
- 风格或输出格式不稳定
- 需要控制部署环境与长期成本
技术能力与实施范围
具体能做到什么
具体方法按现有设备、系统和项目要求选择。
模型交付与品牌视觉适配
让模型适配目标运行环境，保留评测记录，并建立可重复更新的路径。
- 按运行要求选择 GPTQ、AWQ 或 GGUF 量化导出
- 对接 vLLM 或 llama.cpp 推理部署
- 基于 Kohya_ss、ComfyUI 与 FLUX/SDXL 工作流定制品牌视觉 LoRA
- 图片精标、训练方案对比与风格一致性验收
交付内容
你会得到什么
开始前约定交付项及各项的完成标准。
数据集与评测包
约定训练与评测数据划分、标注规范、数据权限与基线结果。
模型与训练资产
模型或适配器产物、版本化训练配置与复现说明。
训练前后对比报告
按任务说明质量变化、退化情况、资源需求与限制，不只提供一个总分。
推理接入与更新交接
兼容的模型导出、推理接入与后续数据集和模型更新说明。
实施与交接步骤
每阶段检查实际成果，再确认后续工作。
准备数据与基线
核对输入、任务、硬件和部署约束，整理训练与独立评测材料，确认验收范围。
训练并比较结果
按约定范围训练与定制，用代表性任务比较训练前后结果，审阅差异后决定下一阶段。
导出、验证与移交
记录评测及推理接入结果，移交约定模型、配置和运行说明，并确认维护责任。
运行方式与交接
部署、交接与后续责任
私有化交付与已有身份体系
按约定交付至客户环境，按需对接 AD / LDAP / OIDC，明确存量数据迁移、灰度切换与外部服务依赖。
源码级资产与独立运行
开发类工作移交源码、依赖、部署配置、CI/CD 定义、接口及数据文档、操作与运维手册；使用与再开发权、独立构建验收按合同约定。
开始前，你可能想知道
几个具体问题
必须微调，还是先做知识库？
如果目标是引用持续更新的企业资料，先评估检索增强生成；如果需要调整任务行为、语言风格或固定输出格式，再用代表性任务比较微调收益。开始训练前确认数据使用权、模型许可和评测基线。
费用、时间与性能目标怎样确定？
先检查现有环境和代表性任务，再约定阶段、规模、验收标准及不包含的工作。费用、时间和性能目标对应这些范围与测试条件。