Core Capabilities
模型资产化的五个支点
让每一次训练有数据可依、每一次发布有评测背书、每一次运行有监控护航。
数据工程中心
多源数据接入、清洗去重、智能分片与标注质检，为训练准备高质量语料。
训练与微调
SFT、LoRA、全参微调三种方式一键发起，训练任务可视化跟踪，资源自动伸缩。
评测对比中心
20+ 内置基准集加自定义业务题集，多模型同屏对比，发布前有数据背书。
模型仓库
版本、权重、配置、评测报告统一归档，模型资产可检索、可追溯、可复用。
发布与运营
一键部署为在线服务或注册进 API 网关，灰度放量与回滚机制保障稳定性。
算力资源池
GPU 资源池化调度，训练与推理错峰复用，利用率与成本双优化。
Model Lifecycle
一条流水线，走完模型全生命周期
每个环节产物自动沉淀为资产，下一环节直接复用，杜绝重复劳动。
Why Middle Platform
什么时候，你需要一个 AI 中台？
这些信号说明模型管理已经失控
- 模型散落在各团队，没人说得清线上跑的是哪个版本
- 每次微调都从零搭环境，训练代码无法复用
- 上线全凭感觉，缺少统一的评测标准与回归验证
- GPU 忙闲不均，推理高峰抢不到卡，训练时段又闲置
中台落地后，你会得到
- 统一的模型资产目录，版本、指标、血缘一目了然
- 标准化的训练与评测流水线，新模型迭代周期明显缩短
- 发布必须过评测门禁，线上质量有据可依
- 算力池化调度，同样的硬件承载更多任务
5步模型生命周期闭环
20+内置评测基准集
3种微调训练方式
1个统一算力资源池