【灵炼】统一AI模型资产管理，构建企业级AI Factory资产底座
汉得企业级大模型训练与管理平台“灵炼”（英文名H-AI TrainHub，以下简称灵炼），旨在提供企业级行业垂类模型训练与管理平台，覆盖数据集管理、精调、推理部署与评测等端到端能力，专注性能与安全保障，全面支撑企业级AI 模型训练，帮助企业构建AI Factory模型资产，实现Token自由。
本文将带你快速掌握模型资产管理全流程：从模型空间到模型仓库的管理维护，帮助企业构建可治理、可复用、可持续演进的 AI 能力体系。
一、简介
随着企业大模型应用不断深入，模型数量持续增长，来源愈发多样：远程仓库、本地模型、微调训练成果等分散管理，不仅增加了维护成本，也带来了版本混乱、资产流失、重复投入和协作困难等问题。
灵炼支持模型资产管理能力，集中统一管理企业大模型资产，构建企业级模型资产底座，让模型从"临时产物"升级为可审计、可复用、可追溯的企业数字资产，为企业AI能力持续沉淀与演进提供坚实支撑。
核心能力包括：
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统一纳管
支持本地模型、远程仓库模型、微调任务产出等多种来源统一接入，一键完成模型资产沉淀。 -
空间治理
基于模型空间建立统一的归属管理与协作边界，实现团队间高效共享与治理。 -
版本管理
提供模型版本快照机制，多版本并行管理，支持快速回溯与历史追踪。 -
多类型支持
兼容文本生成、图像理解、向量模型、重排模型等主流模型类型，满足多样化业务场景需求。 -
闭环演进
模型可持续微调，训练成果自动回流模型仓库，形成模型持续优化与资产沉淀的完整闭环。
从模型管理，到模型治理；从模型使用，到资产沉淀。灵炼持续完善企业AI基础设施，助力企业构建统一、高效、可持续演进的大模型资产体系。
二、快速入门
1. 新建模型空间
先建立模型分组与归属边界，用于统一管理不同提供商、业务域或团队的模型资产。
2. 新建模型资产
支持统一创建和管理企业模型资产，可配置模型基础信息、来源、部署与训练能力，快速完成模型纳管。
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模型信息： 配置模型名称、分类、所属空间及版本信息，实现模型统一归档与版本管理。
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模型来源： 支持从 HuggingFace、ModelScope（魔搭社区） 等远程仓库导入，也支持本地存储模型接入。
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模型部署： 配置模型支持的推理引擎及输入输出模式，满足不同模型部署需求。
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模型训练： 配置模型支持的训练引擎及微调方式，包括继续预训练（CPT）与 SFT 精调，支撑模型持续迭代演进。
3. 模型列表及版本管理
统一展示模型资产及版本信息，支持模型查询、版本管理、训练与推理参数配置，以及模型部署、复制等操作，实现模型资产的统一治理与持续演进。
4. 模型版本维护
支持快速创建、复制和编辑模型版本，灵活管理不同版本能力，满足模型持续迭代与多版本并行管理需求。
5.模型持续演进
已纳管模型既可直接部署应用，也可持续微调优化；训练成果可回流模型仓库，支撑模型持续迭代与资产沉淀。
以上内容主要讲解了如何通过灵炼进行模型资产管理的全流程，帮助企业建立起可审计、可复用、可追溯的 AI 资产底座。更多功能细节可参阅开放平台文档，或随时联系研发团队。未来我们将持续迭代，为您带来更多AI模型开发与落地体验，期待与您交流！
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