大家好，我们是成都小火科技公司，今天是2025年11月03日，星期一。最近接触了几家AI研发公司，他们都提到模型训练需要反复调整参数、测试性能，需要喂养内部数据才能实现更好的功能。目前AI大模型智能实现浅场景的功能。加上不同提示词工程师的提示语言不规范，导致调优标准不统一，想做一套能自动训练、自动调优的平台，但找了几家服务商都做不了自动化闭环。

这让我们想起去年为某科研机构开发的AI模型训练与性能调优自动化平台，他们之前用了我们做的数据大屏监测系统，后来模型研发任务重，就找我们定制，当时我们结合海外电商平台的自动化运维经验，确定了平台的核心功能。

项目启动前，客户先问我们做过哪些项目，我们列举了 AI 智慧教育系统的模型训练模块、政务公共云服务平台的性能优化模块，客户觉得我们有相关经验就继续沟通。接着客户问开发周期要多久，我们拆解需求后定在 16 周，前 4 周做模型训练流程梳理和调优算法调研，中间 8 周开发数据预处理模块、自动训练模块、性能调优模块、结果分析模块，最后 4 周测试和现场调试，还承诺每周发开发进度表，让他们随时了解进展。关于交付质量，我们承诺平台能支持 5 种以上常见 AI 模型（如 CNN、Transformer）的自动训练，调优效率比人工提升 70%，客户这才放心。

开发过程中，客户问我们有多少技术人员投入，我们告知安排了 9 人团队，包含 3 名 AI 算法工程师、3 名后端开发（擅长 python 和 go 语言）、2 名前端开发、1 名测试，其中 4 人有大厂 AI 研发经验。客户还关心中间需求想改能调整吗，我们说小需求调整免费，大需求则评估工时，后来客户提出想增加 “模型版本对比” 功能，我们评估后增加了 2 周开发时间，费用收了 5 万，客户同意了。关于服务器，考虑到模型训练需要大量算力，我们推荐了线下自主服务器，配置了多 GPU 集群，还帮他们做了算力调度优化。客户还问代码版权归谁，我们明确回答交付后所有代码归客户所有，我们仅保留基础算法框架的使用权。

我们成都小火科技研发人员占比超 80%，有严格规范的软件开发流程（从销售到运维专人专岗），在 AI 技术领域有多项实践案例。这个项目里，AI 算法工程师团队调研了 10 种调优算法，最终选择了 3 种最适合客户场景的算法集成到平台，后端开发团队优化了算力调度逻辑，确保多模型同时训练不卡顿，最终交付时客户一次性验收通过，他们反馈平台上线后模型研发周期从之前的 2 个月缩短到 2 周，调优标准也实现了统一。我们还帮他们培训了 5 名研发人员，确保能熟练使用平台的高级功能。

复盘这个 AI 模型训练与性能调优自动化平台项目，最关键的是前期要摸透客户的模型类型和调优指标，当时客户没说清需要支持 Transformer 模型的大参数训练，导致开发第 8 周需要调整算力分配模块，后来我们升级了服务器配置才解决。这里提醒想做这类平台的客户，一定要提前明确模型类型、参数规模、性能指标（如准确率、推理速度），不然会影响平台适配性。这个平台不仅帮客户提升了研发效率，还降低了模型研发的人力成本，让他们能专注于核心算法创新。未来我们会针对大模型训练新增分布式训练功能，支持更多调优算法，帮助更多 AI 研发企业和科研机构加速模型迭代，推动 AI 技术落地。

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