01
Dataset package
带有 来源 notes 与 评审 splits 的结构化 examples。
AI / ML Adaptation
面向私有工作流的模型适配。
我们围绕已定义的任务来 适配模型，然后交付可用 工件、评估证据 与 启用说明，用于受控 部署。
task 边界 / dataset package / LoRA 适配器 / fused 工件 / 评估证据
02
Adapter 或 工件
面向 部署 needs 的 LoRA 适配器 或 fused 工件。
03
Training run record
Configuration、assumptions、run notes 与 reproducibility 上下文。
04
Evaluation 证据
Task checks、regression cases、failures 与 limits。
05
Activation runbook
Loading、rollback、versioning 与 交接说明。
System boundary
runtimelocal | private-server | customer-cloud
datainternal | confidential | regulated
modelslocal | routed | hybrid
reviewhuman-in-loop
handoffdocs | runbook | repo
Fit
何时适合这项服务
最适合拥有真实 工作流、可用 examples 与 私有部署 constraints 的团队。
- 需要更好 model behavior 的已知 工作流
- 可重复的 inputs 与预期 输出
- 敏感数据或受控 部署 needs
- 超越 model selection 的 implementation help
Boundary
Task 边界 与 数据包
Adaptation 从定义 behavior、examples、exclusions 与 评估材料 开始，先于任何 training run。
- Target behavior 与 failure modes
- Input 与 输出 rules
- 允许与排除的 data 来源s
- Train、validation 与 test split
Artifact
Adapter 与 工件 交付
我们围绕 部署 path 准备 适配 工件，而不是将其作为孤立实验。
- 适当时使用 LoRA 适配器
- 必要时使用 fused 工件
- Configuration 与 run record
- 面向 operators 的 启用说明
Evidence
经验性 评估 与 limits
交付内容包含 task 证据、regression checks 与 已知限制，用于客户 评审。
- Task-specific 评估 examples
- 跨版本 regression checks
- Failure 与 edge-case notes
- 包含 客户评审 loop
Runtime
Runtime 与 部署边界
Adapted 工件 会围绕客户实际 operating 边界 与 handoff model 来准备。
- 本地 workstation 或 on-prem GPU
- Private cloud 或 VPC 上下文
- 必要时支持 air-gapped constraints
- Loading、rollback 与 versioning
Patterns
示例 engagement 模式
典型工作聚焦于既有专业 工作流s 中受约束的 model behavior。
- 使用已批准 examples 的 domain summarization
- 内部 评审 routing 或 classification
- 结构化专业 document drafting
- 既有本地 model 评估
Ledger
Deliverables ledger
一套具体 package，用于 technical 评审、控制led activation 与未来 维护 decisions。
- 带 provenance notes 的 dataset package
- Adapter 或 fused model 工件
- Training configuration 与 run record
- Evaluation report 与 activation runbook
Boundary check
带来 工作流，而不是 buzzword。
我们从你的 task、examples、operating 边界 与 评审 criteria 出发界定 适配 范围。
分享 工作流、examples、部署边界，以及当前 model 或 运行时 constraints。
System signals
- 你可以展示具有代表性的 inputs 与 输出。
- 该 工作流 需要 private 或 受控部署。
- 你的团队希望获得直接的 technical implementation support。
Boundary limits
- 你只需要 generic chatbot exploration。
- 你期待 guaranteed accuracy 或 compliance certification。
- 你需要从零开始的 foundation model research。