人工智能数据与模型
模型工程
多数企业用例，用一个能力强的通用模型配上好的检索就足够了。有些则不然：狭窄的专业领域、超大处理量、严格的时延要求，或者不能离开自身边界的数据。这些交给我们。
业务问题
微调被过早地抓来用
团队用微调去修本属检索或提示词的问题，然后就得长期养着一个模型：每当基础模型变动，都要维护、评测、重新调优。这笔开销是持续性的，却很少进预算。与此同时，真正值得定制的场景，包括大规模下的成本、时延、离线运行，以及通用模型处理不好的专业用语，反倒被忽略了。
我们做什么
先判断是否有必要，有必要就认真做
我们先检验检索、提示词或换一个基础模型能否解决问题，因为那通常在建设和持有两方面都更便宜。当定制确有必要时，我们构建数据集、执行训练，并用取自您自己案例的留出集做评测。服务部署按您的时延与成本区间设计，具备版本管理与回退，因为生产中的模型是一件您必须能够撤回来的产物。
模型工程
能力
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微调
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模型定制
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嵌入
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模型优化
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模型服务部署
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开源模型
常见应用场景
常见应用场景
- 把大部分流量转到更小的专用模型上，降低大规模下的推理成本。
- 处理通用模型一贯搞错的专业用语。
- 在数据不能触达第三方接口的情况下，完全在自身边界内运行。
- 满足托管前沿模型无法达到的时延要求。
我们如何交付
我们如何交付
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盘点
弄清有哪些数据、归谁所有、实际处于什么状态。
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管道
构建模型所依赖的接入、转换与质量校验。
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基准测试
在您的数据上比较不同方案，而不是看公开排行榜。
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服务化
部署在稳定接口之后，具备版本管理、监控与可回退路径。
技术
技术
- Python
- dbt
- Apache Airflow
- Snowflake
- Databricks
- PostgreSQL
- pgvector
- PyTorch
- Hugging Face
安全与治理
安全与治理
数据血缘端到端留痕，因此某个数值来自哪里、某项输出由哪个模型版本产生，随时都能回答。个人数据按明确政策做最小化、分类与留存，而不是听其自然。训练与评测数据集与使用它们的代码一同做版本管理。
合作模式
合作模式
人工智能项目
我们对既定人工智能方案的设计与交付承担责任。
专属人工智能团队
围绕您的技术栈与交付模式建立的长期专属工程力量。
托管式人工智能
我们运营、监控并持续改进生产环境中的人工智能系统。
为什么选择 TeamExtension.ai
我们通常会劝您别做
定制被提议的次数，远多于它真正必要的次数，而我们宁愿直说也不愿把它卖给您。真正必要时，工作并不光鲜：构建数据集、诚实评测，以及一条您能自己运维的服务路径。而这正是决定它能否站得住的部分。
部分客户
常见问题