通用大模型答不准行业术语与内部流程，幻觉多、不敢用，一线不敢放权。
答不准
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痛点 01
通用模型不懂行
痛点 02
数据脏乱差
痛点 03
上线即过时
06 / FINE-TUNE
大模型微调服务
围绕企业自有数据做领域适配与私有化部署：从数据工程、SFT / DPO 训练到系统化评测与上线托管，打造专属模型。
真实痛点 / WHY NOW
你的团队，是不是也在经历这些？
我们先把问题说清楚——因为如果痛点不痛，微调就只是又一张昂贵的实验账单。
自有语料散、标注少、质量参差，直接训就崩，没人敢动、项目卡第一步。
数据门槛高私有化部署、评测、迭代没人接，模型上线就停更、迅速被新版本甩下。
运维断档交付流程
- 01工程
数据工程：自有语料清洗、标注与质量评估。
- 02对齐
训练对齐：SFT / DPO 领域对齐与指令微调。
- 03评测
评测调优：自动化评测 + 人工红队，迭代优化。
- 04部署
部署托管：私有化部署、蒸馏量化与上线运维。
交付物
- 高质量训练数据集
- 领域微调专属模型
- 评测报告与上线方案
- 私有化部署与运维支持
适用场景
- 通用模型答不准行业术语
- 需要私有化 / 合规部署
- 降低对外部大模型的依赖
应用案例 / PROOF
我们已经在这些场景里，拿到了结果
不是 PPT Demo，是已经上线、可量化的真实落地。
能源 · 央企领域 SFT
痛点场景：通用模型答不准能源专业问题与内部规范，一线不敢直接采用。
帧屿做法：领域语料工程 + SFT，对齐专业术语与流程。
92%
专业问答准确率提升至 92%，幻觉显著下降。
客服 · 中心DPO 对齐
痛点场景：机器人话术生硬、客户体验差，转人工率高。
帧屿做法：DPO 对齐品牌话术与情绪，优化交互。
满意度↑
客户满意度上升，转人工率下降。
医疗 · 机构私有化+蒸馏
痛点场景：合规要求数据不出域，且推理成本高、难规模化。
帧屿做法：私有化部署 + 蒸馏量化，兼顾合规与成本。
↓60%
推理成本下降 60%，合规一次达标。