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，用户不错在腹地肃穆的 Jupyter Notebook 或 IDE 里，用最表率的 Python 语法像搭积木雷同目田组合，掌控检会逻辑的细节。
这种模式带来了颠覆性的"东说念主力效力比"擢升：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详尽谐和的高大团队，简化为了"一个算法工程师"的孤苦闭环。
用户不再被底层芜杂的基建株连，不再职守多职能的桎梏，也不再是黑盒填参的被迫履行者，而是简略孤苦阁下大限制检会流的主动设想师。
这也意味着，不论是监督微调（SFT）照旧更复杂的强化学习（RL）Pipeline，皆能通过组合这些原子函数来天真构建。
那么问题来了，为什么体验能作念到如斯丝滑？
为了杀青极致的开通度，潞晨云基于现存的 GPU 云就业架构杀青了一套好意思满的后端系统。
在具体杀青中，潞晨云采⽤截至⾯与打算⾯辩认设想，通过统⼀ API Server 管制跨地域的多个 GPU 打算集群，杀青多云部署能⼒。
核⼼采⽤基于 Future 模式的异步 API，系数检会操作⽀捏⾮膺惩调⽤，⽤⼾⽆需恭候 GPU 打算完成即可不绝执⾏后续逻辑。
潞晨云微调 SDK 还具备智能部队系统，即使在资源洪峰期，任务也会自动干预捏久化部队（Persistence Queue），一朝底层资源可用，毫秒级启动，部队恭候期间 0 计费，仅对现实 prefill+sample+train 的 Token 量收费，无资源闲置，将用户每一分钱皆用在产生梯度的刀刃上。
模子微调的算力零卖改动：从"包机租借"到"按 Token 计费"
要是说"易用性"是后检会平台的入场券，那么"资本结构"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——
也即是说，不论是在加载数据、调试代码，照旧只是在念念考 Loss 函数，只消占用了显卡，计费表就在起始。
这种模式下，树立过程中有一半以上的预算皆花消在了这些莫得现实产出的"垃圾期间"里。
潞晨云为微调大模子场景引入了Serverless 架构，扩充"按 Token 计费"的交易模式，将微调场景的算力就业切分到了最细的颗粒度：
为价值付费：就像使用推理 API 雷同，用户只需为 Prefill（输入）、Sample（推理输出）和 Train（检会）产生的有用打算 Tokens 量付费。
其他方法全免费：腹地代码调试、环境设置、数据预处理、模子 Checkpoint 保存……这些在传统租卡模式下时不我待的方法，在潞晨云全部免费。
极致性价比：经常，RL 需要同期可贵高朦拢的推理集群（vLLM）和检会集群，算力资本极高。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 更新的好意思满 RL 经过（~300 steps），总算力资本仅 8.61 元。这意味着，个体树立者也能低资本复现 RLHF/RLAIF 探索。
时代落地的三个场景：SFT 与 RL 同期"开箱即用"
这种新模式，也将透顶改变不同畛域树立者的责任流：
1、科研场景：告别资源狂暴
学术界，期间与算力经常是最紧缺的资源。
询查东说念主员不仅要面临繁琐的集群运维（Slurm/Docker 设置），还要应付好意思丽的实验复现资本。
潞晨云微调 SDK 撑捏"白盒级"的科研探索，全面兼容 Tinker API。
询查东说念主员不错自界说 Evaluation 逻辑、通过 Forward/Backward，Sample 等原语精确截至后检会和强化学习 Pipeline，而无需体恤底层的散布式杀青，让实验复现资本大幅缩短。
2、创业与孤苦树立：极速考证 MVP
关于初创团队，"快"是生涯压根。
运用潞晨云微调 SDK 的 Serverless 特色，树立者无需恭候资源排期。谐和极低的 Token 资本，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。
这种极致的边缘资本，让创业者勇于在有限预算下快速迭代 Reward 模子，杀青真的的"低资本试错"。
3、工业级落地：复杂架构解围
而在金融、医疗等垂直畛域的工业应用中，已有微调 API 经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 目田界说 Loss 逻辑与强化学习奖励函数。树立者领有对模子权重与检会细节的好意思满截至权，杀青端到端定制。
极简实战：三步上手
莫得复杂的集群设置，莫得冗长的 Docker 构建。
使用潞晨云微调 SDK，检会一个大模子就像写平时 Python 剧本雷同通俗：
1、Install & Import:
Bash pip install hpcai
2、Initialize Client: 咫尺已撑捏 Qwen3 系列 ( 4B - 32B ) ，更多模子行将上线
Python import hpcai # 开动化 LoRA 检会客户端，无需设置复杂的散布式参数 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 雷同，领有对检会轮回的好意思满截至权：
Python # 检会轮回：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 ) # 及时取得 Loss 进行监控 loss = fwd_bwd.result ( ) .metrics.get ( "loss:mean" )
⽬前，微调 SDK 已遮蔽 Qwen3 系列模子（4B、8B、14B、32B），撑捏监督学习和强化学习检会方式，并将捏续膨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 场景的好意思满代码杀青。
树立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布式 RL 检会流，在潞晨云上复现具备复杂逻辑推理才略的 SOTA 模子。
从"能训"到"可捏续训"
后检会正从学术支线升级为工程干线，AI 基础步伐的终极形态应该是"零融会负荷"——
树立者只需刻画数据与算法，其余（租卡、配环境、并行战术、运维调理、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 闲置资本趋近于 0，环境设置期间趋近于 0，长序列 RLHF 也能按 Token 即时计费，应用创新成果径直靠拢算力上限。
潞晨云微调 SDK 当天起全量灵通：
无需白名单，无需预约
前 150 名专属明白注册即得 30 元使用额度（见置顶批驳）
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，不雅点仅为原作家系数。
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