服务
训练与调优
围绕你的任务开展模型微调、训练流程与运行性能优化。以可复现的基线开始，以明确的交付物和验收记录结束。
训练案例
Enthalpy 的公开案例包含模型池测量、Stage 1 打分头训练与留出集评测。实测页同时保留早期失败、跨池限制和 Stage 2 试运行记录。
工程实施指南
从任务基线到可复现的交付。
模型质量、运行效率与训练基础设施是不同的问题。先找准要改变的指标，再决定数据、训练与优化路径。
选择调优路径
使用同一批代表性任务定位问题，避免把所有不足都归结为模型参数。
- 回答不符合任务要求
- 检查数据覆盖、标签一致性、提示方式与评分标准，再评估微调或对齐。保留未参与训练和方案选择的验收集。
- 结果正确，但运行太慢
- 分析算子、显存、数据搬运和批处理行为。性能调优需要同时检查数值一致性，不能只比较最理想输入下的吞吐。
- 实验多，难以复现和恢复
- 整理环境锁定、数据版本、配置、检查点与训练日志；先让已有实验可回放，再扩大训练规模。
一次完整的调优循环
每轮实验都应能回答：改了什么、为什么改、结果如何、能否回退。
定义数据与基线
固定数据来源、去重与划分方法、评分规则和参考模型；同时记录质量、运行时间及资源消耗。
执行受控实验
分别记录数据、训练参数与运行时的变更；保留失败实验。训练方式和硬件规模根据模型、授权与预算确定。
留出集验证与打包
按预先约定的指标验收，附带不利样本、限制与回退方式。将权重或适配器、配置和运行说明一起交接。
交付的不只是权重
项目范围确定后，交付材料应足以支持复跑、上线判断与后续维护。
- 数据与实验清单
- 数据版本、来源及使用范围、划分策略、环境依赖、关键参数、随机种子和实验记录。
- 模型或优化实现
- 约定范围内的检查点、适配器或性能改动，以及加载说明、兼容条件和回退版本。
- 比较报告
- 与原始基线使用相同测试条件；列出质量差异、运行开销、失败类别及不可外推的部分。
范围与验收先说清楚
公开案例说明我们如何测量；你的任务仍需要自己的基线。
Enthalpy 的案例能说明什么？
公开的正向结果来自 CodeRouterBench 上的 Stage 1 检查点。Stage 2 仅有试运行记录；跨模型池结果并不支持普遍迁移收益。详见完整实测。
微调是否一定优于现有模型？
不预设结论。先用任务集确认差距与可接受的退化范围；没有通过验收的改动不应被包装成上线成果。
准备哪些材料？
基座模型与授权条件、训练和验收样本、业务评分规则、现有运行环境、资源预算，以及你希望保留的能力。
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阅读完整训练案例与限制4ROUTER / 系统研究
服务背后的技术依据
理解算子、KV 状态与调度怎样共同决定一条推理路径。
在 Resources 中阅读系统笔记 ↗聊聊你的基础设施需求。
接入平台，或讨论模型、性能与部署方案。