多模态参数高效微调框架
集成 LoRA、QLoRA、P-Tuning v2 等参数高效微调方法，面向图像、文本及视频等多模态任务，在完成行业知识和任务能力适配的同时，尽量降低对基础模型通用能力的影响。
微调方法
LoRA、QLoRA、P-Tuning v2
训练策略
适配器、提示参数、跨模态投影层及部分模型参数
训练形态
单机单卡、单机多卡及多机分布式训练
MULTIMODAL MODEL ENGINEERING
垂直行业轻量化多模态模型微调与蒸馏引擎
覆盖参数高效微调、任务能力蒸馏、模型评测及私有化训练，支撑在公有云、专属云和本地环境中构建兼顾任务效果、推理效率与数据安全的行业模型服务。
图像文本视频
MULTIMODAL ENGINE能力就绪
行业模型工程引擎轻量化多模态模型
参数高效微调
任务能力蒸馏
私有化训练
任务效果推理效率数据安全
CORE CAPABILITIES
微调、蒸馏与私有化训练
围绕垂直行业轻量化多模态模型，提供三项相互支撑的一体化模型工程能力。
多模态知识蒸馏与能力迁移
围绕行业识别、理解、问答及分析等核心任务，将高能力教师模型在特定任务上的有效能力迁移至更小参数量的多模态学生模型。
蒸馏方法
输出分布蒸馏、跨模态表征对齐、中间特征蒸馏和任务监督
核心任务
行业识别、理解、问答及分析
评测约束
以行业任务评测为约束，在降低推理成本的同时保持关键任务的可用性和稳定性
私有化模型训练与持续迭代
将数据处理、参数高效微调、知识蒸馏、模型评测和版本管理构建为可独立部署的完整训练服务，在客户专属环境中完成训练、评测、版本发布和持续迭代。
服务组成
数据处理、参数高效微调、知识蒸馏、模型评测和版本管理
迭代周期
模型训练、评测、版本发布和持续迭代
数据边界
训练数据、模型权重、评测结果及训练过程产物在客户授权边界内闭环管理
ENGINEERING FOUNDATION
全栈自研模型矩阵
覆盖检测、分类视觉小模型，CLIP 排序中模型，以及 VLM + LLM 双模型体系。
大规模数据治理
具备千万级以上数据清洗、治理经验及数据科学家团队支撑。
多场景批量微调
已实现同一安防领域 20 个场景一次性微调全部成功的落地案例。
长尾场景生图增强
具备小模型、中模型、VLM 大模型全链路生图数据增强与工程落地经验。
START WITH A REAL TASK
先验证一个关键任务，再构建持续演进的行业模型
告诉我们任务目标、可用数据、评测标准和部署边界，算法与工程团队将共同定义第一轮验证路径。