私有化部署及后训练
数据不出域，模型更懂行
数据不出域，模型更懂行
开源模型私有化部署、行业微调与信创全栈适配。模型部署在客户自有数据中心或指定隔离环境，模型权重与业务数据始终由客户掌控。
最快2周
标准交付周期
100%
数据不出域
等保3级
合规等级
核心能力
私有化部署及后训练能解决什么
部署不是把模型拷进机房就结束：真正决定可用性的是目标芯片上的实测性能、微调后的业务效果，以及上线后的持续运维能力。
开源模型私有化部署
支持 Llama、Qwen、DeepSeek、ChatGLM 等主流开源模型的企业级部署，提供模型压缩、量化优化与推理加速全套工程服务。
行业模型微调
基于企业私有数据做后训练、低秩适配（LoRA）与知识蒸馏，覆盖金融、医疗、法律、制造等垂直领域，让通用模型变成行业专家。
信创环境适配
适配昇腾、海光、寒武纪等国产芯片与国产操作系统，满足政企信创合规与国产化替代要求。
持续运维保障
提供模型版本管理、性能监控、容量规划与自动扩缩容，保障线上长期稳定运行。
- 信创适配：国产芯片 + 国产操作系统兼容
- 行业模型后训练、低秩适配（LoRA）与知识蒸馏
- 最快 2 周完成从环境搭建到模型上线
部署流程
四步交付，最快 2 周上线
标准化交付流程把不可控因素前置暴露，避免上线前才发现适配或性能问题。
- 01
需求评估
梳理业务场景、数据规模、并发预期与合规要求，明确验收指标。
- 02
方案设计
确定部署架构、模型选型、算力规划与信创适配路径，给出实测压测基线。
- 03
部署上线
环境搭建、模型部署、量化与推理性能调优，完成业务联调与验收。
- 04
持续运维
监控告警、版本迭代、容量规划与弹性扩缩，支持客户自运维或登甲代运维。
交付物
交付的是可维护的能力，不是一次性的安装
项目结束时客户拿到的是一套能自己跑起来的体系，而不是一份只有供应商看得懂的配置。
- 可复现的部署脚本与镜像，环境重建不需要重新摸索
- 目标芯片上的实测吞吐与延迟基线报告
- 微调数据集构造规范与效果评测闭环
- 监控看板、告警规则与故障响应预案
- 模型版本管理与灰度回滚机制
合作方式
从接触到上线，四步走完
标准商务流程，每一步都有明确产物。接入所需的技术资料在商务对接后按需提供。
- 01
环境勘察
确认芯片型号、操作系统、网络与存储条件，识别信创适配风险点。
- 02
模型选型与微调
按场景选择基座模型，用企业私有数据做后训练与低秩适配（LoRA），并完成效果评测。
- 03
推理加速与上线
做量化与算子级优化，压测达标后灰度上线，配套监控与告警。
- 04
交付与移交
输出部署脚本、压测报告与运维手册，完成知识移交或转入代运维。
常见问题
采购前最常被问到的问题
部署在我们自己的机房还是登甲的机房？
信创环境能保证性能吗？
微调需要多少数据？
交付后如何运维？
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三条业务线可组合使用，共用同一套账号、计量与账单体系。
数据口径页面中的性能与成本数据来自 DengCloud 平台生产环境统计，并与产品、技术团队复核一致。