摘要：
钠斯网络专注于直播系统源码开发，支持私有化部署与自建流媒体，产品涵盖短视频系统、语聊系统、教育直播、直播带货、体育赛事直播、IM即时通讯系统等，提供全套解决方案与源码交付，助力企业... 
这意味着，用户不错在腹地老到的 Jupyter Notebook 或 IDE 里，用最法度的 Python 语法像搭积木同样摆脱组合，掌控历练逻辑的细节。
这种模式带来了颠覆性的"东谈主力遵守比"培植：它将蓝本需要运维工程师、Infra 工程师、平台工程师和算法工程师雅致勾通的宏大团队，简化为了"一个算法工程师"的独处闭环。
用户不再被底层浩大的基建连累，不再包袱多职能的桎梏，也不再是黑盒填参的被迫实施者，而是省略独处独霸大领域历练流的主动打算师。
这也意味着，无论是监督微调（SFT）如故更复杂的强化学习（RL）Pipeline，齐能通过组合这些原子函数来生动构建。
那么问题来了，为什么体验能作念到如斯丝滑？
为了已毕极致的畅通度，潞晨云基于现存的 GPU 云工作架构已毕了一套齐备的后端系统。
在具体已毕中，潞晨云采⽤终局⾯与计较⾯隔离打算，通过统⼀ API Server 照顾跨地域的多个 GPU 计较集群，已毕多云部署能⼒。
核⼼采⽤基于 Future 模式的异步 API，总共历练操作⽀握⾮报复调⽤，⽤⼾⽆需恭候 GPU 计较完成即可赓续执⾏后续逻辑。
潞晨云微调 SDK 还具备智能队伍系统，即使在资源洪峰期，任务也会自动参预握久化队伍（Persistence Queue），一朝底层资源可用，毫秒级启动，队伍恭候时期 0 计费，仅对骨子 prefill+sample+train 的 Token 量收费，无资源闲置，将用户每一分钱齐用在产生梯度的刀刃上。
模子微调的算力零卖改进：从"包机租借"到"按 Token 计费"
要是说"易用性"是后历练平台的入场券，那么"老本结构"则是决定谁能走得更远的护城河。
在传统云主机的"包机 / 时租"模式中，用户一直在为"过程"买单——
也便是说，无论是在加载数据、调试代码，如故只是在念念考 Loss 函数，只消占用了显卡，计费表就在开首。
这种模式下，建造过程中有一半以上的预算齐豪侈在了这些莫得骨子产出的"垃圾时刻"里。
潞晨云为微调大模子场景引入了Serverless 架构，推论"按 Token 计费"的营业模式，将微调场景的算力工作切分到了最细的颗粒度：
为价值付费：就像使用推理 API 同样，用户只需为 Prefill（输入）、Sample（推理输出）和 Train（历练）产生的灵验计较 Tokens 量付费。
其他设施全免费：腹地代码调试、环境成就、数据预处理、模子 Checkpoint 保存……这些在传统租卡模式下见缝插针的设施，在潞晨云全部免费。
极致性价比：频频，RL 需要同期珍摄高蒙胧的推理集群（vLLM）和历练集群，算力老本极高。但在潞晨云上，实测基于官方 Cookbook 的 math_rl recipe 跑通包含 Rollout 采样、Reward 评分和 PPO 更新的齐备 RL 经由（~300 steps），总算力老本仅 8.61 元。这意味着，个体建造者也能低老本复现 RLHF/RLAIF 探索。
技艺落地的三个场景：SFT 与 RL 同期"开箱即用"
这种新模式，也将透顶编削不同领域建造者的责任流：
1、科研场景：告别资源惊恐
学术界，时刻与算力时常是最紧缺的资源。
盘考东谈主员不仅要靠近繁琐的集群运维（Slurm/Docker 成就），还要应付崇高的实验复现老本。
潞晨云微调 SDK 相沿"白盒级"的科研探索，全面兼容 Tinker API。
盘考东谈主员不错自界说 Evaluation 逻辑、通过 Forward/Backward，Sample 等原语精确终局后历练和强化学习 Pipeline，而无需温雅底层的散播式已毕，让实验复现老本大幅裁汰。
2、创业与独处建造：极速考据 MVP
关于初创团队，"快"是糊口根底。
诈欺潞晨云微调 SDK 的 Serverless 特色，建造者无需恭候资源排期。勾通极低的 Token 老本，实测从 pip install 到跑通一个包含 1000 条样本的 SFT 或 RL 微调实验，仅需数分钟。
这种极致的角落老本，让创业者勇于在有限预算下快速迭代 Reward 模子，已毕委果的"低老本试错"。
3、工业级落地：复杂架构解围
而在金融、医疗等垂直领域的工业应用中，已有微调 API 时常难以应付复杂的异构架构与 RLHF/RLAIF 需求。
潞晨云微调 SDK 允许工程师通过 train_step 摆脱界说 Loss 逻辑与强化学习奖励函数。建造者领有对模子权重与历练细节的齐备终局权，已毕端到端定制。
极简实战：三步上手
莫得复杂的集群成就，莫得冗长的 Docker 构建。
使用潞晨云微调 SDK，历练一个大模子就像写闲居 Python 剧本同样简便：
1、Install & Import:
Bash pip install hpcai
2、Initialize Client: 目下已相沿 Qwen3 系列 ( 4B - 32B ) ，更多模子行将上线
Python import hpcai # 运转换 LoRA 历练客户端，无需成就复杂的散播式参数 training_client = service_client.create_lora_training_client ( base_model= " Qwen/Qwen3-4B " , rank=32 )
3、Define Training Loop & Run：像在腹地写 PyTorch 同样，领有对历练轮回的齐备终局权：
Python # 历练轮回：绝对可控 for step in range ( target_steps ) : # 前向与反向传播 fwd_bwd = training_client.forward_backward ( batch, " cross_entropy " ) # 优化器步进 optim = training_client.optim_step ( adam_params ) # 及时获得 Loss 进行监控 loss = fwd_bwd.result ( ) .metrics.get ( "loss:mean" )
⽬前，微调 SDK 已掩盖 Qwen3 系列模子（4B、8B、14B、32B），相沿监督学习和强化学习历练形态，并将握续彭胀更多模子能⼒与细分落地场景，⼤家也不错向官⽅提交需求 push 更新。
平台还准备了开箱即用的 HPC-AI Cookbook，提供包括DeepSeek-R1 GRPO 算法、基于 Verifier 的数学推理、自界说 Reward 函数等复杂 RL 场景的齐备代码已毕。
建造者无需从零构建复杂的 PPO/GRPO 活水线，只需复制 Cookbook 中的"配方"，运行轻量级腹地 train.py 剧本，即可驱动云霄复杂的散播式 RL 历练流，在潞晨云上复现具备复杂逻辑推理武艺的 SOTA 模子。
从"能训"到"可握续训"
后历练正从学术支线升级为工程干线，AI 基础设施的终极形态应该是"零领会负荷"——
建造者只需刻画数据与算法，其余（租卡、配环境、并行战术、运维转机、故障自愈，乃至 RL 触及的一系列工程化的责任）全部属千里到用户无感。
当 GPU 闲置老本趋近于 0，环境成就时刻趋近于 0，长序列 RLHF 也能按 Token 即时计费，应用创新效果径直迫临算力上限。
潞晨云微调 SDK 当天起全量绽开：
无需白名单，无需预约
前 150 名专属采集注册即得 30 元使用额度（见置顶评述）
立即体验：
https://cloud.luchentech.com/fine-tuning
使用文档：
https://cloud.luchentech.com/doc/docs/finetune-sdk/
Reference
[ 1 ] Tinker SDK: https://github.com/thinking-machines-lab/tinker
[ 2 ] DeepSeek-R1: https://arxiv.org/pdf/2501.12948
* 本文系量子位获授权刊载，不雅点仅为原作家总共。
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— 完 —
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