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开源模型只是起点，能不能用取决于数据与工程
DeepSeek、通义千问、GLM、Llama 等主流开源模型横向对比，结合算力预算与任务类型给出选型建议，全栈部署在客户机房。
语料清洗、去重、脱敏、标注与指令集构建，把散落在业务系统里的经验整理成模型能学的样本。
LoRA / SFT / DPO 微调对齐业务表达习惯；用大模型蒸馏小模型，在特定任务上以更低成本达到接近效果。
构建业务基准评测集，量化准确率与幻觉率；配合量化、KV Cache、批处理把推理成本压到可接受区间。
跳过数据工程直接微调，是效果不达标最常见的原因
按任务类型、算力预算、响应时延要求，选出性价比最高的模型组合。
从原始文档到高质量指令集，含清洗、脱敏、标注与质量校验。
LoRA / 全参 / DPO，按数据量级与效果要求选择最经济的方案。
业务评测集 + 推理加速 + 灰度上线，效果与成本都有数。
通用模型懂世界，但不懂你的业务术语和判断标准
用业务真实问题构建评测集，每次迭代前后对比，效果提升看得见。
训练数据、模型权重、推理服务全部在客户环境内，不经过任何第三方。
通过蒸馏与量化，用更小的模型承接固定任务，长期推理成本大幅下降。
先证明通用模型不够用，再决定要不要投训练
明确任务边界与效果基线，判断是否需要微调
整理语料、构建指令集与评测集
先用通用模型跑一遍，作为对比基准
微调、蒸馏与超参搜索，多轮对比
量化加速、私有化部署与效果报告
专业术语多、判断标准特殊、数据敏感的场景
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