大家好，我們是成都小火科技公司，今天是2025年11月03日，星期一。最近接觸了幾家AI研發(fā)公司，他們都提到模型訓(xùn)練需要反復(fù)調(diào)整參數(shù)、測試性能，需要喂養(yǎng)內(nèi)部數(shù)據(jù)才能實現(xiàn)更好的功能。目前AI大模型智能實現(xiàn)淺場景的功能。加上不同提示詞工程師的提示語言不規(guī)范，導(dǎo)致調(diào)優(yōu)標準不統(tǒng)一，想做一套能自動訓(xùn)練、自動調(diào)優(yōu)的平臺，但找了幾家服務(wù)商都做不了自動化閉環(huán)。

這讓我們想起去年為某科研機構(gòu)開發(fā)的AI模型訓(xùn)練與性能調(diào)優(yōu)自動化平臺，他們之前用了我們做的數(shù)據(jù)大屏監(jiān)測系統(tǒng)，后來模型研發(fā)任務(wù)重，就找我們定制，當時我們結(jié)合海外電商平臺的自動化運維經(jīng)驗，確定了平臺的核心功能。

項目啟動前，客戶先問我們做過哪些項目，我們列舉了 AI 智慧教育系統(tǒng)的模型訓(xùn)練模塊、政務(wù)公共云服務(wù)平臺的性能優(yōu)化模塊，客戶覺得我們有相關(guān)經(jīng)驗就繼續(xù)溝通。接著客戶問開發(fā)周期要多久，我們拆解需求后定在 16 周，前 4 周做模型訓(xùn)練流程梳理和調(diào)優(yōu)算法調(diào)研，中間 8 周開發(fā)數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、自動訓(xùn)練模塊、性能調(diào)優(yōu)模塊、結(jié)果分析模塊，最后 4 周測試和現(xiàn)場調(diào)試，還承諾每周發(fā)開發(fā)進度表，讓他們隨時了解進展。關(guān)于交付質(zhì)量，我們承諾平臺能支持 5 種以上常見 AI 模型（如 CNN、Transformer）的自動訓(xùn)練，調(diào)優(yōu)效率比人工提升 70%，客戶這才放心。

開發(fā)過程中，客戶問我們有多少技術(shù)人員投入，我們告知安排了 9 人團隊，包含 3 名 AI 算法工程師、3 名后端開發(fā)（擅長 python 和 go 語言）、2 名前端開發(fā)、1 名測試，其中 4 人有大廠 AI 研發(fā)經(jīng)驗?？蛻暨€關(guān)心中間需求想改能調(diào)整嗎，我們說小需求調(diào)整免費，大需求則評估工時，后來客戶提出想增加 “模型版本對比” 功能，我們評估后增加了 2 周開發(fā)時間，費用收了 5 萬，客戶同意了。關(guān)于服務(wù)器，考慮到模型訓(xùn)練需要大量算力，我們推薦了線下自主服務(wù)器，配置了多 GPU 集群，還幫他們做了算力調(diào)度優(yōu)化?？蛻暨€問代碼版權(quán)歸誰，我們明確回答交付后所有代碼歸客戶所有，我們僅保留基礎(chǔ)算法框架的使用權(quán)。

我們成都小火科技研發(fā)人員占比超 80%，有嚴格規(guī)范的軟件開發(fā)流程（從銷售到運維專人專崗），在 AI 技術(shù)領(lǐng)域有多項實踐案例。這個項目里，AI 算法工程師團隊調(diào)研了 10 種調(diào)優(yōu)算法，最終選擇了 3 種最適合客戶場景的算法集成到平臺，后端開發(fā)團隊優(yōu)化了算力調(diào)度邏輯，確保多模型同時訓(xùn)練不卡頓，最終交付時客戶一次性驗收通過，他們反饋平臺上線后模型研發(fā)周期從之前的 2 個月縮短到 2 周，調(diào)優(yōu)標準也實現(xiàn)了統(tǒng)一。我們還幫他們培訓(xùn)了 5 名研發(fā)人員，確保能熟練使用平臺的高級功能。

復(fù)盤這個 AI 模型訓(xùn)練與性能調(diào)優(yōu)自動化平臺項目，最關(guān)鍵的是前期要摸透客戶的模型類型和調(diào)優(yōu)指標，當時客戶沒說清需要支持 Transformer 模型的大參數(shù)訓(xùn)練，導(dǎo)致開發(fā)第 8 周需要調(diào)整算力分配模塊，后來我們升級了服務(wù)器配置才解決。這里提醒想做這類平臺的客戶，一定要提前明確模型類型、參數(shù)規(guī)模、性能指標（如準確率、推理速度），不然會影響平臺適配性。這個平臺不僅幫客戶提升了研發(fā)效率，還降低了模型研發(fā)的人力成本，讓他們能專注于核心算法創(chuàng)新。未來我們會針對大模型訓(xùn)練新增分布式訓(xùn)練功能，支持更多調(diào)優(yōu)算法，幫助更多 AI 研發(fā)企業(yè)和科研機構(gòu)加速模型迭代，推動 AI 技術(shù)落地。

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