• 需求分析与方案设计

深入调研企业业务需求，明确大模型应用场景（如客户服务、数据分析、决策支持等）。

评估企业数据资产，确保数据质量与合规性，制定数据采集、清洗、标注策略。

选择合适的大模型架构（预训练微调、从头训练、多模态融合等），设计系统集成方案。

• 模型开发与优化

构建原型并进行小规模试点测试，验证初步模型效果。

进行大规模训练与超参数优化，持续提升模型在企业特定业务场景中的表现。

设计API/接口，确保模型与企业现有系统（CRM、ERP、BI等）顺畅对接。

• 部署运维与持续优化

进行模型部署（本地、私有云、混合云），保障数据安全与访问权限管理。

实施在线监控，定期评估模型性能，并进行持续优化（增量训练、数据更新）。

提供企业内部培训，确保团队能正确使用和维护模型，实现长期智能化升级。