微信扫码加资深顾问 · 发需求更快做AI落地这些年，我见过不少团队花大几万买通用大模型API，结果客服话术跑偏、产品推荐总推错，最后还得自己搓规则。说白了，通用模型不懂你的行业黑话和业务逻辑。大模型微调就是干这个的——拿你手里的行业数据（对话记录、产品库、标准文档）去“教”模型，让它输出更贴近你的业务场景。我们接的项目，起步价¥29800，纯定制、源码交付，不锁你后续迭代。客户最常问“数据量要多少”“效果怎么验收”，说句实在的：行业数据质量比数量重要，验收时我们按你设定的测试集跑指标，不玩虚的。工期一般4-6周，看数据整理和调参反复的轮数。
用你的业务数据（客服记录、产品库等）做监督学习，模型更懂你的术语和逻辑
训练脚本、模型权重、推理代码全给，不锁你的技术栈
交付时附带测试集和指标报告，你随时能复现或者自己跑对比
针对GPU显存做量化剪枝，线上部署不卡顿，成本控制在合理范围
根据你的业务场景（客服、推荐、文档整理）设计数据清洗和训练策略
后续业务数据变了，提供二次微调的技术指导，不用另找服务商
以下为起步价，最终按需求与工作量以正式方案为准。
付款分期 ｜ 分阶段验收 源码 100% 归你 · 无隐形收费 · 价格优于市场
起价¥29800，具体看数据量和调参轮次。一般4到6周，数据整理和清洗占一半时间，真正训练迭代大概2到3周。
够用。行业微调重质不重量，几百条高质量标注数据效果反而比几万条垃圾数据好。我们会先评估你的数据分布，给建议。
RAG是让模型去查外部知识库，适合实时更新信息的场景；微调是把知识直接“记”在模型参数里，适合固定业务规则和术语。很多项目两者结合用，我们可以帮你判断。
能。我们给源码和部署文档，支持主流框架（PyTorch、ONNX）。普通单卡GPU（比如RTX 4090）就能跑，或者用云GPU。
交付前我们会按你提供的测试集反复调参，直到达标。交付后如果业务数据变了导致效果下滑，我们提供二次微调的技术支持，按实际工时收费。
留下需求，资深顾问 1 对 1 沟通，免费出方案与透明报价。不满意不推进，绝不打扰。
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