AIGC 大模型微调实战：中小企业如何用自有数据训练专属 AI 模型？

一、引言

在 AIGC 技术爆发的今天，中小企业面临着 "通用模型不适用" 与 "定制化成本高" 的双重困境。本文将以服装制造企业春禾时装的转型案例为线索，结合京东众智、小马数据等工具链，系统讲解如何通过参数高效微调（PEFT）技术，在 3 天内完成从数据清洗到模型部署的全流程，实现 ** 研发效率提升 80%** 的突破。

二、数据准备：从业务场景到训练集构建

2.1 数据采集策略

• 业务场景拆解：以服装企业为例，需将设计图纸、客户反馈、生产数据等原始资料，按 "设计 - 生产 - 销售" 链路分类存储。春禾时装通过 LINKHAND AI 平台，将 3 年退货衣物的瑕疵照片（约 20 万张）按 "面料破损"" 尺寸偏差 " 等 12 个维度标注。
• 合规性设计：采用京东众智的数据匿名化工具，对客户姓名、地址等敏感信息进行不可逆加密，确保符合 GDPR 要求。同时建立数据访问审计日志，记录每一次标注操作。

2.2 数据清洗与增强

1. 自动化清洗：使用 Pandas 进行缺失值填充（均值 / 中位数）、异常值过滤（IQR 方法），并通过 OpenCV 对图像数据进行缩放、旋转等预处理。
2. 人工校验：组建 3 人标注团队，使用小马数据的私有化标注平台，对清洗后的数据进行二次校验，确保标注准确率达 98% 以上。
3. 数据增强：对图像数据应用 Mixup、CutOut 等增强技术，生成 3 倍于原始数据的训练样本。文本数据则通过 EDA（Easy Data Augmentation）技术进行同义词替换、随机插入等操作。

三、硬件选型与工具链搭建

3.1 云服务方案

• 训练阶段：阿里云 gn7i-c16g1.4xlarge 实例（16 核 60G+1 张 A10 24G 显存），支持混合精度训练，成本约 $1.2 / 小时。