模型与数据分散，行业训练基础难以统一
基座模型与训练数据多源异构且缺乏统一管理，需耗费大量精力进行格式转换与清洗，致使行业大模型项目难以快速启动。
- 基座模型来源分散，选型缺少统一依据
- 私有模型和训练产物缺乏集中管理
- 训练数据格式不统一，准备周期长
产品介绍
统一模型、数据、训练与评估，构建企业专属行业大模型
qBrain 是面向企业行业大模型建设的一站式训练与管理平台。平台内置并支持统一管理主流开源与私有基座模型，提供 SFT、LoRA、DPO 等多元微调与对齐方式。具备完善的数据治理与训练监控能力，结合自动与人工评估机制，持续提升模型业务一致性。训练完成后自动沉淀全链路产物，支持权重合并与导出，实现行业大模型全过程可管理、可评估、可复现与可交付。
产品蓝图
贯通模型、数据、训练、评估与交付，形成行业大模型建设闭环
行业痛点
模型难选择、训练门槛高、效果难评估、成果难管理
产品亮点
训练灵活、过程透明、评估全面、交付可追溯
01
主流模型与私有模型统一纳管
平台内置 Qwen、DeepSeek、Llama、ChatGLM 等主流基座模型，统一展示参数规模、上下文长度、许可证、精度格式和可训练状态。
支持纳管本地、Hugging Face、对象存储和外部模型，并关联展示微调版本、评估报告、训练数据和部署状态。
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02
覆盖多种模型微调方式
支持 SFT、LoRA、QLoRA、全参数微调和 DPO 偏好对齐，满足不同业务目标、数据规模和算力条件下的训练需求。
针对不同训练方式提供相应参数表单、兼容性检查和资源预估，降低行业模型训练的专业门槛。
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03
训练数据全流程质量治理
提供字段映射、格式校验、数据去重、空值处理、长度过滤、异常样本检测和编码修复等治理能力。
形成完整质量画像，并将每次训练关联到固定数据集版本、清洗规则、字段映射和切分方式，确保结果可复现。
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04
训练过程透明可控
实时展示训练与验证指标、Loss 曲线、学习率、GPU 利用率、显存占用、训练吞吐量和 Checkpoint 保存情况。
支持暂停、停止和异常重试，并针对常见问题提供可读原因与处理建议，提升训练管理和问题排查效率。
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05
评估、版本与交付全过程可追溯
将基座模型、训练数据集、训练方式、参数配置、训练日志、评估结果和模型产物统一关联到模型版本。
支持自动指标、历史版本对比和人工 A/B 评测，训练后可保存 LoRA Adapter、合并权重并导出留有审计记录的交付包。
立即咨询客户案例
覆盖制造、水利、政企、人工智能与能源行业大模型建设
某制造企业研发知识行业大模型建设项目
工业制造
某水利单位规程规范行业大模型建设项目
水利水务
某政企单位公文与政策行业大模型建设项目
政企服务
某人工智能企业多模型训练评估平台建设项目
人工智能