行业趋势：大模型竞争焦点转向后训练 - 大模型竞争的下半场焦点已从“暴力预训练”转向“后训练”战场[1] - 决定模型天花板的因素不再只是算力堆砌，而是更精准的微调和强化学习迭代[2] - 强化学习在低数据量下即可实现模型能力大幅跃升，例如DeepSeek-R1仅通过RL训练，在AIME数学推理基准上的pass@1从15.6%提升至77.9%[7] 核心痛点：后训练面临的高门槛 - 复杂的分布式基建、高昂的显卡租金和繁琐的架构调优构成了高墙，阻碍算法工程师进行后训练[3] - 强化学习涉及复杂的系统设计，包括多模型优化、数据与权重传递，工程化工作对基础设施要求极高[9] 解决方案：潞晨云微调SDK - 公司推出国内首个全面开放、兼容Tinker范式的Serverless微调平台[5] - 核心目标是提供一套更具成本优势的工业级解法，以应对复杂且昂贵的强化学习[6] - 核心思路是实现算法设计与底层算力架构的解耦，开发者只需定义数据与损失函数，底层基础设施实现全托管与无感支持[10] 产品优势：易用性与人力效能 - 产品兼容Tinker接口，在零代码微调与裸机全手写之间找到平衡点，提供“训练即服务”的流畅体验[11] - 将大模型训练拆解为一组标准函数原语，打通从监督微调到强化学习的全链路[14] - 颠覆性提升人力效能比，将原本需要庞大团队配合的工作简化为一名算法工程师的独立闭环[12][16] - 用户可在本地IDE中使用标准Python语法自由组合训练逻辑，成为驾驭大规模训练流的主动设计师[16][17] 技术架构：实现丝滑体验 - 采用控制面与计算面分离设计，通过统一API Server管理跨地域的多个GPU计算集群，实现多云部署能力[22] - 核心采用基于Future模式的异步API，所有训练操作支持非阻塞调用，用户无需等待GPU计算完成[23] - 具备智能队列系统，资源洪峰期任务进入持久化队列，等待期间0计费，仅对实际产生计算的有效Token量收费[25] 商业模式：按Token计费的算力零售 - 引入Serverless架构，推行“按Token计费”的商业模式，将算力服务切分到最细颗粒度[29] - 用户仅为前向传播、推理输出和训练产生的有效计算Tokens量付费，本地调试、数据预处理等环节全部免费[29] - 实测基于官方Cookbook跑通包含Rollout采样、Reward评分和PPO更新的完整RL流程，总算力成本仅8.61元[29] - 提供具体模型计费示例，如Qwen3-4B模型的前向传播、推理输出和训练单价分别为每百万Token 0.42元、1.4元和1.4元[31] 应用场景：覆盖多领域工作流 - 科研场景：支持“白盒级”科研探索，研究人员可自定义评估逻辑与控制训练流程，无需关心底层分布式实现，大幅降低实验复现成本[32][34] - 创业与独立开发：利用Serverless特性，无需等待资源排期，实测从安装到跑通一个包含1000条样本的微调实验仅需数分钟，实现极速MVP验证和低成本试错[35][36] - 工业级落地：允许工程师自由定义损失逻辑与强化学习奖励函数，拥有对模型权重与训练细节的完整控制权，可应对金融、医疗等领域的复杂异构架构需求[37] 使用与生态 - 使用流程极简，仅需安装、初始化客户端和定义训练循环三步，像写普通Python脚本一样简单[38][39] - 目前已支持Qwen3系列模型，并准备了开箱即用的HPC-AI Cookbook，提供包括DeepSeek-R1 GRPO算法等复杂RL场景的完整代码实现[40][41] - 开发者无需从零构建复杂流水线，复制Cookbook中的“配方”运行本地脚本即可驱动云端复杂的分布式RL训练流[41]