加速微調而不犧牲控制
Ertas 為 ML 工程師提供用於快速實驗的視覺化微調平台（Studio）和安全的本地端資料準備管線（Data Suite）——讓您花更少時間在重複工作上，更多時間在模型品質上。
The Challenges You Face
樣板程式碼拖慢實驗速度
為每個實驗設定訓練迴圈、資料載入器、適配器配置和量化腳本是不會提升模型品質的重複工作。然而跳 過任何步驟都可能導致無聲的退化或浪費 GPU 時間。
資料準備是未被追蹤的黑箱
清理、標記和增強訓練資料通常在沒有版本控制或稽核軌跡的臨時 Jupyter 筆記本中進行。當模型退化時，將問題追溯到特定的資料準備步驟幾乎是不可能的。
GPU 成本管理是一份全職工作
配置正確的實例類型、管理搶佔式中斷和優化批次大小以最大化 GPU 利用率是與實際研究時間競爭的基礎設施工作。
資料團隊和訓練團隊之間的協作脆弱
資料工程師在一個環境中準備資料集，ML 工程師在另一個環境中訓練，交接透過共享磁碟或 S3 儲存桶以不可避免會出問題的命名慣例進行。沒有將訓練運行連結到產生它的確切資料集版本的單一事實來源。
How Ertas Solves This
Ertas Studio 在您已經理解的微調工作流程之上提供視覺化實驗管理層。您仍然選擇您的基礎模型、適配器策略和超參數——但不用編寫 Trainer 腳本，而是在驗證設定、啟動雲端訓練作業並以完整可重現性中繼資料追蹤每次運行的 GUI 中配置它們。
Ertas Data Suite 透過為上游資料管線帶來結構來補充 Studio。作為原生桌面應用程式運行，Data Suite 提供五個確定性模組——匯入、清理、標記、增強和匯出——每個模組產出版本化、可稽核的輸出。因為它完全在本地端運行，敏感資料集永遠不會離開您的網路。
兩個產品結合，為您提供從原始資料到部署的 GGUF 模型的端到端工作流程，並附帶完整的譜系追蹤，因此每個生產模型都可以追溯到建立它的確切資料準備步驟和訓練超參數。
Key Features for ML 工程師
超參數工作區
透過結構化介面配置 LoRA 秩、alpha、目標模組、學習率排程、預熱步數和評估策略。每個設定都與運行一起版本化，因此重現或微調過去的實驗只需幾秒鐘。
確定性資料管線
Data Suite 的五模組管線（匯入、清理、標記、增強、匯出）在相同輸入下產出相同的輸出。每項轉換都記錄在僅追加的稽核軌跡中，使資料除錯像程式碼除錯一樣嚴謹。
運行比較儀表板
疊加損失曲線、比較樣本輸出、在任意數量的訓練運行中比對超參數集。按指標篩選和排序以快速識別您表現最佳的配置。
託管雲端訓練
將訓練作業提交到託管的 GPU 叢集，無需配置實例。Studio 處理驅動程式相容性、檢查點儲存和成本優化排程，讓您專注於實驗而非基礎設施。
Why It Works
- 使用 Studio 的 ML 工程師報告實驗設定時間減少超過 60%，將這些時間重新分配到資料集整理和超參數探索上。
- Data Suite 的稽核軌跡已幫助團隊精確定位資料品質退化，而這透過手動筆記本鑑識需要數天才能診斷。
- GGUF 匯出管線支援多種量化等級（Q4_K_M、Q5_K_M、Q8_0、F16），讓您可以為每個部署目標平衡品質和推論速度。
- 從原始資料經由 Data Suite 到 Studio 中訓練模型的完整譜系追蹤意味著每個生產部署都是可重現和可稽核的。
- 本地端 Data Suite 處理確保專有或受監管的資料集永遠不會離開組織的網路，滿足資安要求而不拖慢 ML 工作流程。
Example Workflow
您的團隊收到一批新的特定領域文件，需要成為專門提取模型的訓練資料。一名資料工程師開啟 Ertas Data Suite，匯入原始 PDF，運行清理模組標準化格式和去除樣板，然後使用標記模組在預訓練建議模型的協助下標記實體跨度。
標記完成後，增強模組生成改述變體以增加資料集多樣性，匯出模組寫出帶有完整來源追溯中繼資料的版本化 JSONL 檔案。ML 工程師將該資料集匯入 Ertas Studio，選擇一個 13B 基礎模型，配置秩 32 的 QLoRA 適配器，然後啟動訓練運行。兩小時後，運行比較儀表板顯示與前一次迭代相比有明顯改進。贏家模型以 Q5_K_M GGUF 形式匯出並部署到團隊的推論叢集。
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