AI训练模型

Lamini

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Lamini.ai 是一家面向企业的 AI 基础设施服务商，由斯坦福博士 Sharon Zhou 与 MLPerf 联合创始人 Greg Diamos 于 2023 年创立，已获吴恩达、AMD Ventures 等 2500 万美元投资。平台把大模型训练、微调、推理和监控打包成“一键式”云服务，支持本地或云端部署，兼容 AMD / NVIDIA GPU。企业只需上传私有数据，即可在数小时内获得专属 LLM，并通过 API 无缝嵌入现有业务系统，兼顾安全、合规与高性能。

主要功能

功能模块	说明
数据工程	自动清洗、去重、切片、标签化企业私有数据，生成高质量训练集。
模型定制	提供从 7B 到 70B 全尺寸底座，支持 LoRA、QLoRA、PPO、DPO 等多种微调策略，可一次性产出多个候选模型。
一键部署	通过 CLI / SDK / REST API 把模型部署到云端或本地 GPU 集群，内置自动扩缩容与负载均衡。
推理加速	集成 Lamini-optimized runtime，较原生 PyTorch 提升 3–10 倍吞吐；支持 KV-Cache、连续批处理、并行解码。
幻觉抑制	独家“LLM 动手术”技术，在训练阶段引入对抗损失与事实约束，显著降低幻觉率，官方测试降低 43%。
监控与迭代	实时监控 token-latency、成本、答案准确率；可一键回滚或热更新模型版本。
权限与合规	SOC-2 / ISO-27001 认证，支持 VPC 隔离、KMS 加密、审计日志，满足 HIPAA、GDPR 要求。
无代码 Playground	业务人员可用自然语言描述需求，系统自动生成 prompt、评估指标并跑 A/B 实验。

应用场景

金融合规问答：券商上传内部法规与研报，生成合规机器人，实时回答投顾问题并给出法规依据。
制造业知识库：设备厂商把维修手册、故障日志喂给 Lamini，产线工程师用自然语言查询维修步骤，平均检索时间缩短 80%。
医疗对话助手：医院在本地部署经过 HIPAA 认证的定制模型，为医生提供病历摘要与用药建议，数据不出院。
电商智能客服：零售品牌结合订单数据，训练个性化导购机器人，提升转化率 25%。
代码生成 & 审计：科技企业用私有代码库训练模型，实现内部框架代码自动生成与安全漏洞扫描。

优势特点

企业级安全：本地/混合云部署、端到端加密、权限细粒度控制。
超低幻觉率：独有“模型手术”算法，事实一致性行业领先。
极致性能：自研推理引擎，同等 GPU 下吞吐提升 3–10 倍。
零门槛上手：10 行代码完成训练部署，非 ML 工程师亦可使用。
灵活计费：按需 GPU 时长 + token 用量混合计费，比传统云厂商节省 30–50% 成本。
专家支持：斯坦福 AI Lab 背景团队提供驻场微调咨询与 7×24 技术支持。