端到端自治式微调托管 · 跨异构算力统一调度 · 无人值守模型迭代 · 双源持久化容灾
一套自研端到端自治式大模型微调托管架构，实现跨异构算力节点的自动化任务调度、数据集质检、模型微调、自动评测、资产容灾备份与企业记忆池沉淀。整套系统基于工单状态机驱动，依托 SSH 安全通道实现远程算力调度，结合魔搭 ModelScope 持久层 + 飞书 Base 多维表格构建双源持久化存储。本体系并非单一训练脚本封装，而是全链路闭环工程系统，已在腾讯云 Linux 服务器与 Windows 本地工作站两套异构环境完成实战验证。
接收结构化训练工单，自动解析训练目标、数据集路径、超参与验收阈值。核心自研工单驱动自治任务状态机：任务分阶段强校验（前序不通过即终止）、资源预估算子（提前预估显存与训练时长，避免算力空跑）、故障分类判定（区分可重试故障与不可恢复故障，自动触发断点续训）、算力负载评估与多任务排队调度。
基于 SSH 公钥免密通信，叠加受限指令网关做安全隔离：所有下发指令绑定唯一工单 ID，全链路留存不可篡改审计日志；指令语义拦截——即使 SSH 密钥泄露，删除、格式化、跨目录读取等高危操作被直接拦截；算力节点回传指标与日志携带校验指纹，防止结果伪造；长连接心跳仲裁，节点离线自动暂停任务并保存断点。
Linux 云 GPU 节点（原生 CUDA，承载 7B/13B/34B 高强度长周期微调，内置硬件熔断守护：GPU 温度、显存、负载超标自动暂停并保存断点）与 Windows 工作站节点（WSL2 GPU 直通，轻量迭代场景，守护程序自动抑制抢占 GPU 的后台进程）统一接入，同一套工单协议自适应适配，硬件指标标准化上报。
数据集预处理 → 模型量化加载 → LoRA/QLoRA 微调 → 断点持久化保存 → 三级自动评测 → 生成验收报告 → 资产哈希固化归档。核心自研算子：数据集自动质量筛查（识别样本冲突、重复、格式错误、标注异常并分级标记）、基于验证集 Loss 曲线的自适应超参调优、业务场景自动化评测内核（区分幻觉、事实错误、风格不匹配并按阈值计算通过率）。
双源持久化架构：魔搭 ModelScope 持久层作为模型资产主备份（数据集、LoRA 权重、训练日志、验收报告自动推送，每轮迭代独立版本快照 + 哈希锁档，异常熔断一键回滚至任意历史稳定版本）；飞书 Base 多维表格作为企业记忆池（业务知识库、训练样本、工单需求、验收标准、历次迭代记录结构化归档锁档，可检索复用）。双源双向联动，一处变更两端同步。
收敛损失、准确率、幻觉率、过拟合风险自动检测。
使用业务样例自动批量测试，统计场景通过率。
消除自动化评测误判，确保交付质量。