PrivModel
Tailored Fine-Tuning and Distillation Solutions
Exclusive Services for Industry Leaders
Built on the NVIDIA NeMo™ framework, PrivModel is your ideal solution for developing specialized AI models on-premises. Our expert AI team employs knowledge fine-tuning and advanced distillation techniques to help you master essential technologies while minimizing resource use, leading to a lower total cost of ownership (TCO).
.png)
Through distillation, high-accuracy models can be trained even with limited compute power
The PrivModel toolkit supports distilling large base models into lightweight, high-performance versions, making them suitable for real-world business applications and enabling maximum business value. Its architecture is fully compatible with enterprise-grade GPU environments (such as NVIDIA H100, H200, and B200) and integrates APMIC’s pre-optimized training techniques to significantly accelerate the model development process.
Streamlined Training Pipeline
盤點台灣特有 PII 類別
從身分證、健保卡、戶號、軍人證號、醫事字號、PTT 帳號、LINE ID、車牌、駕照、護照……整理出 19 類涵蓋政府、金融、醫療、企業內部常見格式的 taxonomy。
建構真實場景訓練集
18 萬筆訓練資料，其中 9 萬筆來自真實台灣 PDF 文件（公開報告、教科書、專利、新聞），透過 Qwen3-27B 進行細粒度標註並做 IoU 軟去重，避免模型只會背造句、不會看真實文件。
Fine-tune 並完全開源
釋出 privacy-filter-tw 與對應的評測集 ，Apache 2.0，模型權重、訓練資料、評測腳本全部公開可審視。
PrivModel integrates all core processes for building high-performance AI models, including continual pre-training, instruction tuning, distillation, and reinforcement learning from AI feedback (RLAIF). This streamlined pipeline empowers AI teams to deliver efficient, cost-effective, and deployable models—fast. The training process follows a Teacher–Student architecture, with key stages including:
How to Import
.png)
Maximize Value at Minimal Cost
Cloud models (ChatGPT, Gemini, Claude) grow expensive with usage. APMIC PrivModel runs locally at under one-tenth the cost, ensuring sustainable savings.
_eng.png)
Streamlined Training Pipeline
雲端 LLM 安全代理層
「我們希望業務同仁能用 ChatGPT 加速文書處理，但會把整份報價單貼上去。」
在公司端架設一個輕量 proxy，所有送往 OpenAI / Anthropic 的訊息先經過 `privacy-filter-tw` 過濾，把客戶姓名、電話、帳號替換成標籤，LLM 回覆後再 mapping 回去。員工無感、合規部門安心。
RAG 知識庫建檔前處理
「我們要把過去十年的客服 ticket 餵進 vector DB，但裡面有大量個資。」
在 ingestion pipeline 中加一個 step：每份文件先過 PII filter，用標籤取代敏感資訊再做 embedding。索引可 以全公司搜尋，但不會在向量裡留下任何身分證或電話。
第三方資料外送的合規關卡
「我們要把客戶資料給合作的廣告投放商分析，但法務不准。」
把外送資料先過一遍 PII 遮罩，保留行為與分群所需的結構，去掉個人識別資訊。一份「能用但匿名」的資料集，合作流程不再卡關。
文件自動審閱 / 律師事務所
「我們每天要把客戶寄來的合約掃成可以 review 的版本，個資要塗黑。」
PDF 上傳 → OCR → PII 偵測 → 自動生成已遮罩的可分享版本。原本一份文件人工塗黑要 30 分鐘，現在 30 秒。
醫療 / 健保資料研究
「我們要把病歷做去識別化釋出給研究團隊使用。」
針對醫療場景的姓名、身分證、健保卡號、 聯絡電話、地址做自動偵測，搭配人工複核，符合衛福部去識別化規範。
Log / 通報系統脫敏
「除錯時的 production log 不能直接寄給工程師，裡面常常夾帶用戶資料。」
在 log shipping pipeline 中即時過濾，Sentry / Datadog 收到的訊息已經去識別化
履歷 / 應徵者資料前處理
「我們想用 AI 篩履歷，但不希望 AI 看到姓名、學校來判斷（避免偏誤）。」
履歷進系統時先遮罩姓名、聯絡方式、學校、地址，讓 AI 真的只看技能與經歷
Talk to Our Team
Ready to accelerate your AI capabilities? Our team is here to help you explore how APMIC’s PrivModel solution—purpose-built for high-efficiency, enterprise-grade AI—can support your business goals. Whether you're looking to customize a private LLM, simplify deployment, or unlock more value from your data, we’re ready to help you take the next step. Talk to our team