不用買一整套解決方案，也能打造懂你的地端 AI
通用大語言模型很聰明，但它不懂你的產品、你的用語。而且客戶紀錄、病歷等敏感資料，都不能上傳到雲端。
想讓 AI 模型更貼近業務並且符合資安需求，過去只有兩條路：自己買 GPU 建置環境，或是委託完整的客製化微調服務。對許多中小企業來說，這兩條路的門檻都太高了。
PrivTuner 提供第三種選擇：我們把整個流程放進一台 NVIDIA 主機（GB10、B200 或 H100）和一個網頁。準備資料、訓練、評測、上線、用 API 呼叫，全部在這台主機上完成。資料集與訓練出來的模型也存在這台主機上。
01 建立專案，放進資料
上傳 JSONL、CSV、Parquet，或直接丟 PDF、Word 文件。若手上沒有整理好的資料，就讓 AI 從公司文件幫你生成問答，內建 21 個生成範本。
02 選一個範本，按「開始訓練」
11 個微調範本已經調好參數：客服對話、內部知識問答、整理與摘要、文風模仿、個資去識別化、決策模型等，根據需求快速選擇。
03 用考卷看有沒有進步
PrivTuner 會從你的資料出選擇題，並排除與訓練資料重疊的題目，避免分數好看卻沒有意義。同一份考卷，訓練前與訓練後分數並排比較。
04 上線，拿到 API
與 OpenAI 相容，既有的程式改一個網址和金鑰就能接上。
誰適合使用 PrivTuner？
想讓 AI 更貼近自身業務、但沒有預算自建算力或委託完整客製化服務的中小企業。例如希望模型能用公司慣用語氣回覆客戶的客服團隊，需要模型理解產業專有名詞的專業服務業，或是想先小規模驗證 AI 效益、再決定是否擴大投入的企業。
如果你有自己的資料、不能把資料送上雲端、想用 0.6B 到 8B 的開源模型（Qwen3、Gemma、Llama 3.2 等）解決一件具體工作，就可以開始嘗試。
使用價格將依 token 使用量計費，詳細方案會在聯繫時說明。
常見問題
PrivModel 微調服務是由我們的團隊為企業量身規劃與執行；PrivTuner 則是自助式平台，讓你用更低的門檻自己動手微調，適合想先小規模嘗試的團隊。
目前 PrivTuner 在測試階段，我們會聯繫合適的試用對象，優先以早鳥優惠的價格試用 PrivTuner。試用對象的回饋也將直接影響未來的功能開發方向。
PrivTuner 是單機平台，無法進行跨多台主機的超大模型訓練，目前也不支援訓練向量或重排序模型。PrivTuner 也不適合只打算在 GB10 上提供大量並發的 API 的使用者。GB10 沒有 vLLM，實測 H100 上 8 個同時的請求，vLLM 的吞吐量約是相容模式的 13 倍。
PrivTuner 目前預計於 2027 年上半年正式推出，登記候補者將有機會提前測試。
不需要。平台以簡單操作為設計目標，只要準備好想讓模型學習的資料即可。
本產品遵循 APMIC 資安與隱私規範。