「【新智元导读】当大模型竞争转向后训练，继续为闲置显卡烧钱无异于「慢性自杀」。如今，按 Token 计费的 Serverless 模式，彻底终结了算力租赁的暴利时代，让算法工程师真正拥有了定义物理世界的权利。」
大模型训练，正从「作坊炼丹」进化为「工业微调」！
当 OpenAI 前 CTO Mira Murati 创立的 Thinking Machines Lab 推出 Tinker 时，一切都变了。
通过将训练拆解为 forward、backward 等⼀系列基本原语，算法设计终于不再受限于基础设施。
现在，训练大模型就像「函数调用」一样简单。
「紧跟前沿，潞晨云微调」 「SDK」 「正式发布！」
这是国内首个兼容 Tinker 范式、且全面开放的 Serverless 微调平台。
针对复杂且昂贵的强化学习，给出了更具成本优势的工业级解法：
- 「零门槛」：开发者无需囤积显卡。
- 「全透明」：Rollout → Reward → Update，全流程按 Token 计价。
- 「极高效」：拒绝算力浪费，让每一分钱都花在产生梯度的「刀刃」上。
「拥抱后训练与 RL」
「算法层与底层算力架构的解耦」
随着 OpenAI o1 在推理能力上的突破，业界逐渐形成共识：
大模型的能力突破已不再单纯依赖预训练（Pre-training）阶段的参数堆砌，后训练（Post-Training）特别是强化学习正成为决定模型实用价值的核心战场。
以 DeepSeek‑R1 为例，仅靠强化学习训练，模型在 AIME 数学推理基准上的 pass@1 从 15.6% 提升至 77.9%，充分展示了 RL 在低数据量条件下即可实现大幅能力跃升，迅速成为后训练赛道的新范式。
然而，摆在算法工程师面前的问题依旧严峻。
强化学习涉及到更为复杂的系统设计，训练过程中存在一系列的问题，如多个模型的优化，数据的传递，以及模型权重的传递；一系列工程化的工作，给算法的设计带来了更多的困难，同时也对基础设施提出了更高的要求。
Tinker 的出现，就是为了解决这个问题：「把繁杂训练变成标准易用的」 「API」****。
潞晨云把这一范式写进底层假设，「算法****设计与基础设施解耦」------
开发者只负责定义数据与 Loss 函数，底层的异构集群调度、并行策略优化、容错运维等应被封装为基础设施服务，对开发者实现全托管与无感支持。
「致敬创新，更致力于 「「落地」 」。」
潞晨云微调 SDK，直接兼容 Tinker 接口。
它在「零代码」与「裸机手写」之间，找到了最佳平衡点。从此，从算法灵感到模型落地，再无工程壁垒。
如今，开发者可以把研究精力和算力成本从集群运维还原至算法本身，感受「本地写码，云端计算」的**「训练即服务（Training as a Service）」「流畅体验」。**
「颠覆性人效比」
「1 名算法工程师顶替庞大 Infra 团队」
「潞晨云微调」 「SDK」 「的核心思路可以概括为： 「「算法」 」工程师定义算法逻辑，潞晨云搞定 Infra。」
在传统的开发中，用户往往要花大量精力去租赁合适的算力集群、管理环境配置、调训练框架和集群运维。
但潞晨云将大模型训练拆解成了一组标准的函数原语，打通了**「从 SFT 到 RL 的全链路」**：
- **Forward & Backward：**处理前向传播与梯度计算
- **Optimizer Step：**执行权重更新策略
- **Sample (Rollout)：**做推理生成和评估，使用户不仅可以完成 SFT，更能轻松构建 PPO、GRPO、DPO 等复杂的强化学习（RLHF/RLAIF）训练流
- **Save State：**管理模型检查点与状态保存
这意味着，用户可以在本地熟悉的 Jupyter Notebook 或 IDE 里，用最标准的 Python 语法像搭积木一样自由组合，掌控训练逻辑的细节。
这种模式带来了颠覆性的「人力效能比」提升------
它将原本需要运维工程师、Infra 工程师、平台工程师和算法工程师紧密配合的庞大团队，简化为了「一个算法工程师」的独立闭环。
用户不再被底层繁杂的基建拖累，不再背负多职能的枷锁，也不再是黑盒填参的被动执行者，而是能够独立驾驭大规模训练流的主动设计师。
无论是监督微调（SFT）还是更复杂的强化学习（RL）Pipeline，都能通过组合这些原子函数来灵活构建。
「为什么这种体验如此丝滑？」
为了实现极致的流畅度，潞晨云基于现有的 GPU 云服务架构实现了一套完整的后端系统。
在具体实现中，潞晨云采⽤控制⾯与计算⾯分离设计，通过统⼀ API Server 管理跨地域的多个 GPU 计算集群，实现多云部署能⼒。
核⼼采⽤基于 Future 模式的异步 API，所有训练操作⽀持⾮阻塞调⽤，⽤⼾⽆需等待 GPU 计算完成即可继续执⾏后续逻辑。
潞晨云微调 SDK 还具备智能队列系统。
即使在资源洪峰期，任务也会自动进入持久化队列（Persistence Queue），一旦底层资源可用，毫秒级启动：
- 队列等待期间 0 计费
- 仅对实际 prefill + sample + train 的 Token 量收费
彻底告别资源闲置浪费，让用户的每一分钱都用在产生梯度的刀刃上。
「模型微调算力零售革命」
「从包机租赁到按 Token 计费」
如果说「易用性」是后训练平台的入场券，那么「成本结构」则是决定谁能走得更远的护城河。
在传统云主机的「包机 / 时租」模式中，用户一直在为「过程」买单------无论是在加载数据、调试代码，还是仅仅在思考 Loss 函数，只要占用了显卡，计费表就在跳动。
这种模式下，「开发过程中有一半以上的预算都浪费在了这些没有实际产出的「垃圾时间」里」。
潞晨云为微调大模型场景引入了 Serverless 架构，推行「按 Token 计费」的商业模式，将微调场景的算力服务切分到了最细的颗粒度：
- 为价值付费
就像使用推理 API 一样，用户只需为 Prefill（输入）、Sample（推理输出）和 Train（训练）产生的**「有效计算 Tokens 量」**付费。
- 其他环节全免费
本地代码调试、环境配置、数据预处理、模型 Checkpoint 保存...... 这些在传统租卡模式下分秒必争的环节，在潞晨云**「全部免费」**。
- 极致性价比
通常，RL 需要同时维护高吞吐的推理集群（vLLM）和训练集群，算力成本极高。
但在潞晨云上，实测基于官方 Cookbook 的 math_rl recipe 跑通包含 Rollout 采样、Reward 评分和 PPO 更新的**「完整 RL 流程」（~300 steps），总算力成本「仅 8.61 元」**。
这意味着，个体开发者也能低成本复现 RLHF/RLAIF 探索。
「技术落地的三个场景」
「SFT 与 RL 同时开箱即用」
这种新模式，也将彻底改变不同领域开发者的工作流：
- 科研场景：告别资源焦虑
学术界，时间与算力往往是最紧缺的资源。研究人员不仅要面对繁琐的集群运维（Slurm/Docker 配置），还要应对昂贵的实验复现成本。
潞晨云微调 SDK 支持「白盒级」的科研探索，全面兼容 Tinker API。
研究人员可以自定义 Evaluation 逻辑、通过 Forward/Backward，Sample 等原语精确控制后训练和强化学习 Pipeline，而无需关心底层的分布式实现，让实验复现成本大幅降低。
- 「创业与独立开发：极速验证」 「MVP」
对于初创团队，「快」是生存根本。利用潞晨云微调 SDK 的 Serverless 特性，开发者无需等待资源排期。
配合极低的 Token 成本，实测从 pip install 到跑通一个包含 1000 条样本的 SFT 或 RL 微调实验，仅需数分钟。
这种极致的边际成本，让创业者敢于在有限预算下快速迭代 Reward 模型，实现真正的「低成本试错」。
- 「工业级 「「落地」 」：复杂架构突围」
在金融、医疗等垂直领域的工业应用中，已有微调 API 往往难以应对复杂的异构架构与 RLHF/RLAIF 需求。
潞晨云微调 SDK 允许工程师通过 train_step 自由定义 Loss 逻辑与强化学习奖励函数。
开发者拥有对模型权重与训练细节的完整控制权**，**实现端到端定制。
「极简实战」
「三步上手」
没有复杂的集群配置，没有冗长的 Docker 构建。
使用潞晨云微调 SDK，训练一个大模型就像写普通 Python 脚本一样简单：
-
Install & Import:
pip install hpcai
-
Initialize Client：
目前已支持 Qwen3 系列（4B - 32B），更多模型即将上线。
- Define Training Loop & Run：
像在本地写 PyTorch 一样，拥有对训练循环的完整控制权。
⽬前，微调 SDK 已覆盖 Qwen3 系列模型（4B、8B、14B、32B），支持监督学习和强化学习训练方式，并将持续扩展更多模型能力与细分落地场景，大家也可以向官方提交需求 push 更新。
「平台还准备了开箱即用的 HPC-AI Cookbook」 ，提供包括 「DeepSeek-R1 GRPO」 「算法」 、「基于 Verifier 的数学推理」、**「自定义 Reward 函数」**等复杂 RL 场景的完整代码实现。
开发者无需从零构建复杂的 PPO/GRPO 流水线，只需复制 Cookbook 中的「配方」，「运行轻量级本地」 「train.py」 **脚本，即可驱动云端复杂的分布式 RL 训练流，**在潞晨云上复现具备复杂逻辑推理能力的 SOTA 模型。
「现在体验」
后训练正从学术支线升级为工程主线，AI 基础设施的终极形态应该是「零认知负荷」------
开发者只需描述数据与算法，其余（租卡、配环境、并行策略、运维调度、故障自愈，乃至 RL 涉及的一系列工程化的工作）全部下沉到用户无感。
当 GPU 闲置成本趋近于 0，环境配置时间趋近于 0，长序列 RLHF 也能按 Token 即时计费，应用创新效率直接逼近算力上限。
潞晨云微调 SDK 今日起全量开放：
- 无需白名单，无需预约
- 前 150 名专属链接注册即得 30 元使用额度（可点击【阅读原文】跳转）：cloud.luchentech.com/account/sig...
把资源弹性交给平台，把算法自由度留给自己，每一分钱都用在产生梯度的刀刃上！
立即体验：
cloud.luchentech.com/fine-tuning
使用文档：
cloud.luchentech.com/doc/docs/fi...
Tinker SDK：
DeepSeek-R1：