AI 模型代训服务

AI 模型代训服务面向电力设备厂商、运维单位与工业现场，提供"数据评估 → 标注 → 训练 → 蒸馏量化 → 边缘部署"的全流程代训交付。目标不是交付一个跑在机房里的演示模型，而是交付能嵌进装置、网关或巡检终端，在有限算力上稳定推理的轻量模型。

典型任务

• 设备状态识别：局放图谱分类、机械特性曲线异常检测、红外测温热点识别、表计与压板状态识别。
• 运行数据分析：短期负荷预测、告警收敛与根因排序、报文异常检测（与本站报文分析系统联动）。
• 文档与工单：定值单/试验报告 OCR 与结构化提取、检修工单要素抽取、知识库问答。

服务流程

• 数据评估：确认样本量、类别分布、标注口径与验收指标（准确率/召回率/时延/模型体积），先给可行性结论，不做"先训练再看效果"。
• 数据清洗与标注：提供行业标注规范与标注平台，支持客户自标、我方代标或混合标注，标注质量抽检留痕。
• 训练与调优：按场景选择基座（视觉/时序/语言），小样本增强、迁移学习、难例挖掘。
• 蒸馏与量化：导出 ONNX，INT8 量化与算子裁剪，给出各平台的实测时延与内存占用。
• 边缘部署：ARM Cortex-A、国产 SoC、GPU/NPU 推理适配，提供 C/C++ 或 Python 推理 SDK 与示例工程。
• 评估与迭代：交付评估报告与回归测试集，支持按季度增量训练。

交付物

• 模型文件（原始权重 ＋ 量化部署版本）与推理 SDK。
• 训练脚本、数据规范、标注规范、评估报告与回归测试集。
• 部署说明与现场联调支持；可选整机/网关形态的一体化交付。

数据与合规

支持本地化训练（数据不出场）与我方算力训练两种模式，可签署保密协议并约定数据留存与销毁方式；交付模型不包含可反推原始样本的记忆性输出。