Jueju.Wang
Entraînement et Réglage

Entraînement de Modèles · Réglage d'Algorithmes

Du réglage fin de modèles à l'optimisation des hyperparamètres, de l'accélération d'inférence à l'évaluation des performances — services d'entraînement et de réglage de modèles IA de bout en bout.

Pipeline d'Entraînement

Pipeline d'Entraînement de Bout en Bout

Préparation des Données
Nettoyage, augmentation, ingénierie des caractéristiques
Réglage de Config
Recherche d'hyperparamètres, sélection d'architecture
Exécution de l'Entraînement
Entraînement distribué, surveillance
Évaluation et Validation
Validation des métriques, test A/B
Déploiement et Mise en Service
Compression de modèle, mise en service
Capacités Clés

Services d'Entraînement et de Réglage de Modèles

Réglage Fin de Modèle

Réglage fin de domaine basé sur des modèles pré-entraînés, adaptation aux scénarios de bio-informatique

  • Réglage fin de structure de protéine ESMFold
  • Raffinement de conformation Protenix
  • Adaptation Lora de domaine
  • Apprentissage Few-shot

Réglage des Hyperparamètres

Recherche et optimisation automatisées des hyperparamètres, élevant le plafond de performance du modèle

  • Optimisation bayésienne
  • Recherche par grille et recherche aléatoire
  • Stratégies de planification du taux d'apprentissage
  • Sélection de taille de lot et d'optimiseur

Ensemble de Modèles

Fusion multi-modèles et stratégies d'ensemble, améliorant la robustesse de prédiction

  • Distillation de modèle
  • Apprentissage d'ensemble (Bagging/Boosting)
  • Fusion multi-modale
  • Quantification d'incertitude

Optimisation d'Inférence

Compression de modèle et accélération d'inférence, réduisant le coût de déploiement

  • Quantification (INT8/FP16)
  • Élagage et raréfaction
  • Déploiement ONNX/TensorRT
  • Optimisation KV-Cache

Évaluation des Performances

Système d'évaluation de modèle complet, garantissant la fiabilité de prédiction

  • Validation croisée
  • Ablation Study
  • ROC-AUC / MCC / F1
  • Calibration de confiance

Développement d'Algorithmes

R&D d'algorithmes personnalisés, résolvant des problèmes de calcul spécifiques

  • Optimisation de simulation de dynamique moléculaire
  • Fonctions de perte personnalisées
  • Conception de réseau de neurones de graphe
  • Mappage séquence-vers-structure
Infrastructure d'Entraînement

Environnement de Calcul Haute Performance

Cluster GPU

A100/H100 multi-cartes parallèles

Entraînement Distribué

DeepSpeed/FSDP

Plateforme MLOps

Suivi d'expériences, gestion de versions

Surveillance et Alertes

Visualisation en temps réel des courbes d'entraînement