训推平台助力AI落地：大模型企业级场景化能力的构建与部署

随着大模型技术向各行业渗透，企业在应用过程中面临两大现实挑战：一方面，通用大模型难以保证特定业务场景能力调用效果的可靠性；另一方面，对于AI使用经验不足的企业，模型开发又存在成本高昂、算力短缺等现实瓶颈。在此背景下，训推平台应运而生。

训推平台是集成大模型训练和推理部署功能的硬件或系统，可基于通用大模型底座，通过行业数据微调、知识注入、规则适配等方式，提升模型适配工业、金融等垂直领域的能力，是面向企业级AI应用落地的一站式工具。

低空训推平台支持数据样本标注和生成、模型管理、模型训练、模型推理等功能模块，可覆盖模型从训练到应用的全流程需求。

数据管理

● 结合特定场景需求，从行业公开资料、内部文档等信息中筛选、清洗、标注出符合大模型训练规范的数据集。

算法管理

● 提供高度灵活的算法管理功能，支持用户基于预置模板快速创建，或上传本地开发的算法文件。

● 内置版本控制机制，便于追踪每次版本迭代，确保开发流程的严谨与高效。

● 集成自动化镜像构建能力，将算法与依赖项打包成可移植的镜像，简化部署流程，保障算法稳定运行。

模型训练

● 平台预置预训练模型，支持模型微调，或新建算法训练。

● 支持实时监控训练进度。系统可追踪完整训练日志，并生成损失函数和评估指标变化的可视化图表，帮助用户掌控模型训练的完整流程。

模型管理

● 内置涵盖语义分割、目标检测等核心任务的丰富预置模型，开箱即用。

● 将模型打包成服务镜像，轻松部署到本地环境，支撑低空应用开发的快速迭代与灵活部署。

模型评测

● 用户可以选择任何模型和评测样本集进行自动化评估。

● 任务完成后，平台将集中展示关键核心指标和评测时长，提供直观的真值与预测值对比效果，支持用户逐个样本审视模型表现。

模型推理

● 选择已有模型或共享模型，上传待推理的遥感影像数据后，快速完成推理计算并返回推理结果。

● 推理结果支持在线预览或本地下载，提供结果分析与可视化功能，帮助用户更深入理解模型输出，将推理结果无缝集成到工作流程中。

大模型定制的本质是让AI能力贴近业务场景需求，垂域大模型的训练必然要与企业实践紧密结合，本文将从细分产业的视角，从四个典型应用场景论述训推平台如何提升大模型适应特定场景的能力。

训推平台赋能农林植保

农、林产业链包含多层主体，数据分散在种植户、合作社、企业、政府部门等多个运营层级，覆盖生产者、科研机构、生态保护机构等多个功能层级，数据权属复杂易导致数据标准不统一，从而影响大模型数据库的质量。

训推平台提供全流程智能标注，支持图像、视频、文本等多模态数据导入，结合AI模型自动生成标注框/掩膜；并提供进度跟踪、异常预警与标准格式导出服务，提升数据的利用率，助力高效模型训练。

训推平台赋能应急与安全防控

安全应急领域对大模型的要求包括从警情接收至救援途中全程联动的实时响应，以及资源调配、现场处置的精准实施。但安全应急事件具有偶然性和突发性，难以提前预判和批量复刻，造成了大模型训练的数据样本的局限。

训推过程中，推理端可实时反馈实践数据，对训练过程同步增量微调，训练成果又能即时传递给推理端。通过上述的自我优化模式，大模型得以在应急事件发生后，快速捕捉事件信息，结合现场状况生成科学适配的处置方案，在实践中快速迭代升级。

训推平台赋能工业能源生产

工业能源场景高度细分，大模型泛化能力有限，分场景定制化训练成为工业能源垂直大模型落地的必经之路，若为每个场景单独分配固定算力，将大幅提升硬件建设成本。此外，大模型的训练和应用需要访问大量数据，多数开源模型会自动存储用户上传的文本、文件、图片，相对金融、文旅、传媒等行业，工业能源领域的数据具有更高的私密性，开源大模型在企业级场景下的应用存在数据安全隐患。

场景高度细分的特殊性决定了该领域模型开发中对算力资源分散化、多频次的需求特征。训推平台提供的算力云上调度形式，实现了算力资源的重复利用。对于数据隐私要求高的场景，训推平台可提供边缘设备本地自学习服务，避免原始敏感数据上传云端。

训推平台赋能城市交通

城市交通路覆盖范围广、连接复杂，感知设备的密集铺设，加之城市交通对数据更新频率有较高的需求，单位时间内产生的交通数据日益增长。当涉及视频、文本等多种模态时，数据量还将急剧增加，同时，对海量异构数据进行清洗、转换、整合和运算，也将进一步加重大模型计算负担。

训推平台通常集成算力资源，实时对外提供云端算力，供用户按需调用计算服务。训推过程中，训练和推理的数据共用内存池，在线推理的闲时算力，可迁移到离线训练或预训练任务中，提升算力资源的利用率和数据处理速率。不仅让交通大模型能够快速处理海量交通数据，还能节省算力成本、提升业务落地效率，推动交通大模型在智能调度、拥堵预警、事故处置等场景的规模化应用。

综上所述，训推平台通过模型训练、模型测试、推理优化、监控运维等操作，加速了大模型的场景化定制，帮助用户摆脱了硬件建设短板。未来，应用场景的拓展还将对大模型的开发和部署提出更高的要求，各技术端将继续加强算力建设、深耕算法研发、优化数据处理，加速大模型在各个行业落地应用。