模型重训循环：如何保持微调模型长期准确

你微调了一个模型。它可以工作。你部署了它。六个月后，准确率在下滑。这不是bug，而是任何生产ML模型的自然生命周期。

微调模型退化的原因

• 领域漂移 — 产品更新、术语变化
• 数据分布变化 — 新用户群体、季节性趋势
• 边缘情况累积 — 剩余20%随时间复合
• 外部变化 — 法规、竞争、市场条件

重训循环五步

1. 监控 — 每周/月在评估集上运行评估。准确率下降3-5%则安排重训。
2. 收集新示例 — 来自生产失败的50-200个新示例
3. 从上次检查点重训 — 合并原始和新数据集，从之前模型权重开始
4. 并排比较 — 永远不在没有比较的情况下部署重训模型
5. 部署 — 导出GGUF，保留前版本用于回滚

重训频率

作为机构经常性收入的重训

月度维护套餐：

• 基础（$500-1,000）：每周评估，退化预警
• 标准（$1,500-3,000）：监控 + 月度重训 + 验证
• 高级（$3,000-6,000）：双周重训 + A/B测试

每客户每月工作时间：2-3小时。以$2,000/月计，有效时薪$700-1,000。10个客户 = $20,000/月可预测经常性收入。

微调不是一次性事件，而是生命周期的第一步。