适合的问题
通用能力难以满足领域精度、现场条件、时延或边缘部署要求。
通用能力难以满足领域精度、现场条件、时延或边缘部署要求。
明确标签与数据标准;划分训练、开发与测试数据;选择视觉、时序、传统机器学习或微调方案;训练、独立验证并部署。
数据规范、标注或训练资产、权重 / 适配器或推理服务、模型卡、配置、评测与部署说明。
首次咨询说明输入类型、正确结果、当前系统、主要问题、部署约束与期望成果。数据授权和具体范围确认后,再安排样例与专业资料的受控交接。
输入样例的类型、当前结果与希望改善的指标。
云端、私有环境或边缘设备,时延、算力与费用约束。
明确通用基座许可、客户专用成果与通用方法的权利边界。
质量、稳定性、时延、有效结果成本与部署适配共同决定方案。评测与训练数据分别管理,关键结果经过专业复核,更新经过回归评测与质量门。