ONVERGE衡枢智能
Enterprise Private AI · Trusted Boundaries

让组织专属的大模型能力,在可定义的边界内落地、可控、可用

本地大模型训练与微调 · 私有化部署与集成 · 算力与硬件选型代采

6阶段可控交付
6行业参考场景
5部署架构可选
17项验收材料
Our Approach

不是把模型“安装上”,
而是建设一套受控的业务能力。

大模型进入专业组织,真正的风险不在模型是否运行,而在数据能否出域、回答是否可溯源、权限是否受控、结果能否评测、运维责任是否闭环。

我们按“诊断—设计—建设—验收—运营”的工程方法,将咨询、软硬件、模型、知识、应用与运维纳入统一责任链。

Industries

按行业的数据特点与合规要求组织

每个行业都有明确的场景、前提、边界与人工复核点——先看边界,再谈能力。

Delivery

六阶段推进,付款控制点合计 100%

每个阶段写明客户输入、服务商输出与退出条件;付款对应可验证成果。

00

0. 立项与保密

第0—1周

项目经理:签署 NDA 与项目章程;客户:确定项目授权人;…

阶段付款 0%
01

1. 诊断

第1—2周

咨询顾问:业务、IT、法务、安全接口人访谈;方案架构师:现状…

阶段付款 40%
02

2. 设计验证

第3—4周

数据负责人:数据治理与权限矩阵设计;算法负责人:基线与测试集…

阶段付款 30%
03

3. PoC

第5—8周

技术负责人:环境部署与数据接入;算法负责人:RAG 或微调实…

阶段付款 15%
04

4. 生产实施

第9—14周

IT/安全负责人:安全与权限配置;技术负责人:系统集成与数据…

阶段付款 10%
05

5. 验收运维

第15周及以后

项目经理:UAT 与验收材料归集;技术负责人:知识转移与文档…

阶段付款 5%
FAQ

客户最常问的

以下为高频问题摘录,完整知识库覆盖售前、部署、模型、微调、硬件、报价、验收与 SLA。

把模型部署在本地,数据就一定不外发吗?
本地部署不等于不存在外联环节;更新、遥测、远程运维、云备份与第三方 API 都可能形成外联,需要逐项核对。
内部使用是否必须备案?
取决于是否面向公众、是否训练优化、上线位置与属地要求;未训练优化的一般仍需登记,需逐项目确认。
等保由谁负责?
以客户系统定级、测评与整改为主线;供应商提供技术配合与材料,不作达标声明。
开源模型是否都能商用?
不能一概而论;需建立许可证台账逐版本核验权重许可、代码许可与商用条件。
检索增强能否消除模型输出错误?
不能消除,只能降低;必须保留引用定位、未命中提示与人工复核点,并用可复算指标验证。
能否使用客户数据继续训练?
需同时满足许可允许训练、客户书面授权、数据来源合法三项条件;默认不将客户数据用于训练。

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