当大模型浪潮汹涌而至，企业纷纷开始思考——如何让大模型真正为业务赋能？如何在可控、安全、可持续的环境中高效落地？
我们很高兴宣布，经过多次迭代优化，**灵炼大模型训练与管理平台迎来了官方第一个正式版本V0.9的发布！**旨在让大模型不再“难用、难调、难落地”，助力构建企业自有的AI竞争力。欢迎各位前来体验。
本文将带您深入了解：
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灵炼是什么：它如何帮助企业破解模型管理、训练与部署的难题
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灵炼能做什么：它为哪些场景提供高效、便捷的一体化解决方案
一、灵炼产品介绍
灵炼是什么
灵炼是指汉得企业级大模型训练与管理平台（中文名灵炼，英文名H-AI TrainHub，以下简称灵炼），旨在提供企业级一站式模型训练与管理平台，覆盖数据集管理、精调、推理部署与评测等端到端能力，专注性能与安全保障，全面支撑企业AI模型开发与落地。
灵炼能解决什么问题
灵炼主要聚焦如下三大核心场景，提升企业AI竞争力：
◈ 统一模型资产管理：终结模型分散无序、版本失控等问题，打造企业AI模型资产底座，让每一个模型都可追溯、可管理
◈ 高效模型微调：从“周级迭代”升级为“小时级交付”，解决微调流程复杂、周期长、成本高的痛点，构建企业AI微调标准化体系
◈ 一键推理部署：模型可实现“秒级上线、稳定运行”，解决部署依赖人工、上线慢、运维难等问题，打造企业AI部署加速器
二、灵炼场景介绍
场景一：统一模型资产管理
集中统一管理企业大模型资产，终结模型散乱无序，构建企业AI资产底座，让模型从“临时产物”变为可审计、可复用、可追溯的企业数字资产，降低重复投入，提升合规性与协作效率。
- 支持本地存储、远程仓库、微调任务产出等多种来源模型一键上架
- 提供模型空间+版本快照机制，实现多版本并行管理与回溯
- 支持文本生成、图像理解、向量模型、重排模型等主流类型，满足多元业务需求
场景二：高效模型微调
快速高效模型微调，从“周级迭代”到“小时级交付”，避免依赖工程师手动搭环境、写脚本、调参数、调度GPU，流程繁琐、失败率高、资源浪费严重。
支持继续预训练及SFT精调等多种微调类型
内置LoRA与全参微调，兼顾效率与性能
兼容Alpaca、ShareGPT、类OpenAI 对话格式等主流数据结构
支持平台数据集或手工上传，自动校验与标准化
提供自动调度（基于Ray）与手动调度双模式，适配不同资源策略
支持单机多卡、多机多卡分布式训练，最大化硬件利用率
微调超参、优化器、学习率等全面开放，满足专业需求
快速高效模型微调仅需两步：
场景三：一键推理部署
从训练完成到API上线最快仅需5-10分钟，大幅缩短业务验证周期，支撑高并发生产环境，提升部署效率，降低运维成本。
- 支持多种类型、多种来源模型快速一键部署
- 支持自动调度、手动调度两种算力调度方式
- 支持单机多卡及多机多卡等分布式部署策略
- 支持配置API Key，保障服务安全与稳定性
- 支持自定义精细化调整推理参数等
更多关键能力
算力管理
支持Ray自动调度+手动调度，实时监控集群资源使用，按需配置运行时环境变量，适配混合云、私有云等复杂基础设施。
数据集管理
兼容多种数据格式（Alpaca、ShareGPT、OpenAI对话格式），支持多轮对话、工具调用、系统提示词等高级结构自定义；提供样本统计（数量、大小、平均长度等）、自动校验与标准化，确保高质量输入
结语
以上内容主要从两大方面介绍灵炼V0.9的新特性。更多功能细节可参阅开放平台文档，或随时联系研发团队。未来我们将持续迭代，为您带来更多AI模型开发与落地体验，期待与您交流！
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