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学习成本高
不合适的开发框架和工具可能成为模型微调的“拦路虎”，比如团队的学习曲线，框架与系统间的兼容性、不同工具间的集成问题等。
流程繁琐易出错
手动管理模型微调的各个步骤，消耗大量时间和资源，同时增加了出错的可能性，如果每次代码变更都需要手动测试，又会延迟问题发现和修复。
平衡性能与效益
为了保证成本效益，或是在处理某些特定计算任务时，需要动态算力调度来提升灵活性与扩展性，以实现最佳的模型性能和经济效益。
提供集成的开发框架与工具、DevOps 工具流与和工具链等，旨在通过提升自动化程度，以加快迭代速度、确保质量、降低成本，并促进团队之间的协作，帮助企业与研究机构高效、灵活地推进模型微调工作。
算力按需动态调度，优化成本及效率
根据任务特性自动匹配最合适的算力资源，优化配置，支持分布式训练、动态申请与释放资源，既能提高计算效率和资源利用率，又能通过智能调度不同的硬件资源来降低总体成本，实现成本与性能的最佳平衡。
自动化模型微调流程，提高效率
通过整合版本控制系统、CI/CD 工具、容器化技术、容器编排工具以及配置管理工具，实现了模型微调流程的自动化。简化环境配置和部署过程，确保部署的一致性和可重复性，全流程的自动化减少了人工干预，缩短了模型从开发到部署的周期，提高了模型微调的效率和可靠性。
集成开发框架与工具，提供一站式支持
提供 TensorFlow、PyTorch 等主流框架，提供统一的 API 接口，内置一系列自动化工具，简化模型部署和训练过程，加速模型迭代周期。可视化监控功能，实时查看模型训练的状态和性能指标。