训练与调优

模型训练 · 算法调优

从模型微调到超参数优化，从推理加速到性能评估—— 我们提供端到端的AI模型训练与调优服务，让每一个模型发挥最大效能。

训练流程

端到端训练管线

从数据到部署，五步完成模型训练全流程

数据准备
清洗、增强、特征工程
配置调优
超参搜索、架构选择
训练执行
分布式训练、监控
评估验证
指标验证、A/B测试
部署上线
模型压缩、服务化
核心能力

模型训练与调优服务

覆盖模型生命周期的全栈训练优化能力

模型微调

基于预训练模型进行领域微调，适配生物计算场景

  • ESMFold蛋白质结构微调
  • Protenix构象精修
  • 领域Lora适配
  • Few-shot学习

超参数调优

自动化超参数搜索与优化，提升模型性能上限

  • 贝叶斯优化
  • 网格搜索与随机搜索
  • 学习率调度策略
  • 批大小与优化器选择

模型集成

多模型融合与集成策略，提升预测鲁棒性

  • 模型蒸馏
  • 集成学习 (Bagging/Boosting)
  • 多模态融合
  • 不确定性量化

推理优化

模型压缩与推理加速，降低部署成本

  • 量化 (INT8/FP16)
  • 剪枝与稀疏化
  • ONNX/TensorRT部署
  • KV-Cache优化

性能评估

全面的模型评估体系，确保预测可靠性

  • 交叉验证
  • Ablation Study
  • ROC-AUC / MCC / F1
  • 置信度校准

算法开发

定制化算法研发，解决特定计算问题

  • 分子动力学模拟优化
  • 自定义损失函数
  • 图谱神经网络设计
  • 序列到结构映射
训练基础设施

高性能计算环境

GPU集群

A100/H100多卡并行训练

分布式训练

DeepSpeed/FSDP数据并行

MLOps平台

实验追踪、模型版本管理

监控告警

训练曲线实时可视化