法律客户AI代理机构技术栈：n8n + 微调模型 + 本地部署
服务律所的AI代理机构的完整架构——从n8n编排到微调模型推理到面向客户的交付。组件选择、部署拓扑和扩展考虑。
阅读文章来自实践的
思考与记录。
指南、研究笔记，以及我们在构建模型时学到的经验。
从 Cursor 到生产：部署无供应商锁定的 AI 功能
你用 Cursor 构建了应用并接入了 OpenAI。现在你被锁定了。以下是如何部署你拥有的 AI 功能——从原型到生产，没有供应商依赖。
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AI 代理机构的数据主权：为什么客户要求本地模型
企业客户越来越要求他们的数据永远不离开其基础设施。以下是 AI 代理机构如何通过本地部署的微调模型满足数据主权要求。
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Llama 8B 对比 Qwen 2.5 7B：QLoRA 实测
在同一张 RTX 4090 上以完全相同的 QLoRA 配置训练 Llama 8B 与 Qwen 2.5 7B，比较两者在分类、抽取和生成任务上的表现，以及各自的显存占用与训练速度差异。
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2026年最便宜的AI API定价：独立开发者指南
对比2026年云端API定价与自托管开源模型的真实成本，为你的独立应用找到最经济的AI接入方式。
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从 Notebook 到生产：弥合微调部署鸿沟
大多数微调模型永远没有到达生产环境。以下是 notebook 训练和生产部署之间的鸿沟为何存在——以及如何系统地弥合它。
阅读文章Fine-Tuning 与 RAG：何时使用哪种方法（以及何时结合使用）
Fine-tuning 和检索增强生成解决不同的问题。本指南解释何时使用每种方法、涉及的权衡，以及如何结合使用以获得最佳效果。
阅读文章每家律所一个LoRA适配器，共用一个基础模型
从单一基础模型服务多家律所客户：如何为每家律所训练LoRA适配器，在Ollama或vLLM中热切换，并保持每个客户的数据隔离。
阅读文章ROI 计算器：机构自托管微调模型对比 OpenAI API
自托管微调模型与 OpenAI API 定价的详细 ROI 分析——包含 3 客户和 10 客户场景的实例及盈亏平衡计算。
阅读文章Ertas Studio vs. DIY 微调（Unsloth/Axolotl）：哪个适合你的机构？
Ertas Studio 与 Unsloth 和 Axolotl 等 DIY 微调工具的诚实比较——聚焦于机构关心的要素：交付时间、客户交接和迭代速度。
阅读文章案例研究：一家 n8n 代理机构如何为医院网络部署符合 HIPAA 的 AI
一个复合案例研究，展示自动化代理机构如何使用 n8n、微调本地模型和本地部署，为区域医院网络提供符合 HIPAA 的 AI。
阅读文章AI代理机构服务定价：使用自托管模型时的固定费率 vs 按Token计费
自托管AI模型如何改变代理机构定价策略。固定费率、按席位和混合定价模型，包含各GPU层级的详细利润率示例。
阅读文章从 n8n 工作流到微调模型：代理机构分步手册
一份面向 n8n 代理机构的战术指南：通过工作流收集客户交互数据，清洗和格式化，在 Ertas Studio 中微调模型，本地部署，并连接回 n8n 进行推理。
阅读文章本地运行 AI 模型：本地 LLM 推理完全指南
关于在自己的硬件上运行大语言模型你需要 知道的一切——从硬件要求和模型格式到 Ollama、LM Studio 和 llama.cpp 等工具。
阅读文章在律所部署微调模型：合规检查清单
在律所本地部署微调 AI 模型的可操作合规检查清单——涵盖数据处理、访问控制、审计日志、模型版本控制和律师协会要求。
阅读文章如何向医院 CTO 推销本地部署 AI
AI 机构销售指南：如何为医院 CTO 构建本地部署 AI 的话术框架、处理异议、设计提案结构以及导航医疗采购流程。
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实操教程：注册 Ertas Studio，上传法律样本数据集，配置并运行微调，评估输出结果，导出模型——全程仅需 30 分钟。
阅读文章按 Token 定价的成本是你估算的 3-5 倍
系统提示、RAG 上下文、重试和对话历史会让你的云 AI API 账单成倍增长。这里是真实的成本计算，以及本地推理的花费。
阅读文章GDPR 合规 AI：如何在不共享用户数据的情况下使用 LLM
云 LLM API 在 GDPR 下造成数据处理风险。了解如何使用 fine-tuned 本地模型构建符合欧洲隐私法规的 AI 功能。
阅读文章无需代码微调 AI：6 个可视化步骤
上传 JSONL 数据集、选择基础模型、在托管云 GPU 上训练并导出 GGUF，全程在可视化画布上完成。无需 Python、终端或 GPU 配置。
阅读文章微调 Llama 3：针对您用例的实用指南
微调 Meta Llama 3 模型的实操指南——涵盖模型选择、数据集准备、LoRA 配置、训练技巧以及部署为 GGUF 进行本地推理。
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Ertas Studio是一个画布驱动的界面，用于同时微调多个AI模型。上传数据、配置训练、比较结果——无需命令行。
阅读文章为什么我们为机器学习构建了画布界面
大多数ML工具为命令行构建。我们认为微调值得拥有可视化工作空间。以下是我们为什么将Ertas Studio设计为画布——以及这对微调工作流的改变。
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Ertas 如何平衡云端微调的便利性与本地部署的隐私性——让你在最重要的地方控制自己的数据。
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