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研發公司，他們都提到模型訓練需要反復調整參數、測試性能，需要喂養內部數據才能實現更好的功能。目前AI大模型智能實現淺場景的功能。加上不同提示詞工程師的提示語言不規范，導致調優標準不統一，想做一套能自動訓練、自動調優的平臺，但找了幾家服務商都做不了自動化閉環。

這讓我們想起去年為某科研機構開發的AI模型訓練與性能調優自動化平臺，他們之前用了我們做的數據大屏監測系統，后來模型研發任務重，就找我們定制，當時我們結合海外電商平臺的自動化運維經驗，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 智慧教育系統的模型訓練模塊、政務公共云服務平臺的性能優化模塊，客戶覺得我們有相關經驗就繼續溝通。接著客戶問開發周期要多久，我們拆解需求后定在 16 周，前 4 周做模型訓練流程梳理和調優算法調研，中間 8 周開發數據預處理模塊、自動訓練模塊、性能調優模塊、結果分析模塊，最后 4 周測試和現場調試，還承諾每周發開發進度表，讓他們隨時了解進展。關于交付質量，我們承諾平臺能支持 5 種以上常見 AI 模型（如 CNN、Transformer）的自動訓練，調優效率比人工提升 70%，客戶這才放心。

開發過程中，客戶問我們有多少技術人員投入，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（擅長 python 和 go 語言）、2 名前端開發、1 名測試，其中 4 人有大廠 AI 研發經驗。客戶還關心中間需求想改能調整嗎，我們說小需求調整免費，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 周開發時間，費用收了 5 萬，客戶同意了。關于服務器，考慮到模型訓練需要大量算力，我們推薦了線下自主服務器，配置了多 GPU 集群，還幫他們做了算力調度優化。客戶還問代碼版權歸誰，我們明確回答交付后所有代碼歸客戶所有，我們僅保留基礎算法框架的使用權。

我們成都小火科技研發人員占比超 80%，有嚴格規范的軟件開發流程（從銷售到運維專人專崗），在 AI 技術領域有多項實踐案例。這個項目里，AI 算法工程師團隊調研了 10 種調優算法，最終選擇了 3 種最適合客戶場景的算法集成到平臺，后端開發團隊優化了算力調度邏輯，確保多模型同時訓練不卡頓，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周期從之前的 2 個月縮短到 2 周，調優標準也實現了統一。我們還幫他們培訓了 5 名研發人員，確保能熟練使用平臺的高級功能。

復盤這個 AI 模型訓練與性能調優自動化平臺項目，最關鍵的是前期要摸透客戶的模型類型和調優指標，當時客戶沒說清需要支持 Transformer 模型的大參數訓練，導致開發第 8 周需要調整算力分配模塊，后來我們升級了服務器配置才解決。這里提醒想做這類平臺的客戶，一定要提前明確模型類型、參數規模、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效率，還降低了模型研發的人力成本，讓他們能專注于核心算法創新。未來我們會針對大模型訓練新增分布式訓練功能，支持更多調優算法，幫助更多 AI 研發企業和科研機構加速模型迭代，推動 AI 技術落地。

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