生成式 AI 正在快速滲透各行各業，從客服自動化到內容生成，都能看到 LLM（大型語言模型）的應用。然而，當企業需要讓模型更貼近特定場景時，僅依賴 API 調用或 Hugging Face Hub 上的公開模型，往往難以完全滿足需求。尤其在醫療診斷輔助、法律摘要、財務分析等高專業度場景，模型必須能準確理解專業術語、遵循嚴格格式或解析結構化數據，而通用模型往往難以同時兼顧成本與準確性。

在 LLM 商業化的實務中，企業通常有兩條路可選：

1. 直接調用外部 API

   • 優點：快速、無需管理模型或硬體資源。
   • 缺點：客製化有限，長期依賴外部服務，成本高且受制於 API 提供商。

2. 自行微調模型

   • 優點：高度客製化，可針對專屬資料集與應用場景進行最佳化。
   • 缺點：需要 GPU 資源與工程人力，且若缺乏規範化流程，容易出現版本混亂與重複開發。

隨著需求朝專業化發展，微調（Fine-tuning）逐漸成為更務實的選擇。這裡的「務實」並非僅指便宜，而是因為它能在長期降低推論成本、強化模型品質、保障資料安全，比起單純依賴 API，更能滿足企業的實際運營需求。

微調的挑戰

雖然微調能透過相對少量的資料讓模型更貼近業務需求，但實務上並不只是「執行一段訓練腳本」這麼簡單，背後涉及多重挑戰：

• 成本壓力：高階 GPU（如 A100、3090）訓練一次可能耗時數小時到數天，雲端算力費用高昂。
• 流程分散：資料準備、訓練、部署與監控常在不同工具與環境中進行，缺乏統一標準。
• 版本追蹤不足：數據、模型、超參數版本混雜，一旦出現錯誤，回溯困難。
• 部署瓶頸：即使完成訓練，若缺乏配套部署與監控方案，模型也難以真正投入使用。

這些痛點正是推動「平台化微調系統」出現的原因。透過統一平台，可以將資料處理、訓練、部署與監控整合成一條高可觀測性、高可維護性的流程，為模型上線提供穩定基礎。

平台化的解法與本系列的目的

面對這些問題，平台化是更高效的解決方式。將各流程納入同一平台能帶來：

• 統一入口：用 API 封裝訓練與部署，降低重複開發成本。
• 可觀測性：即時追蹤訓練進度、版本與效能指標。
• 資源調度：集中管理 GPU 資源，提高利用率與穩定性。

因此，本系列文章的目標，是從零實作一個 LoRA/QLoRA 微調平台，並完整記錄從需求分析到系統落地的過程。我希望透過這個專案，一方面在實務中強化技術能力，另一方面累積一個可實際運行的作品，成為未來履歷與專案展示的亮點。

以下為本平台的核心流程：

flowchart LR
    subgraph Data Preparation
        A[資料收集] --> B[資料清理與驗證]
    end
    subgraph Training
        B --> C[LoRA/QLoRA 訓練]
        C --> D[模型評估]
    end
    subgraph Deployment
        D --> E[模型註冊]
        E --> F[推論 API]
    end
    subgraph Monitoring
        F --> G[效能監控]
        G --> H[回滾與更新]
    end

微調不再只是學術研究中的實驗，而是企業邁向生成式 AI 商業化過程中的必經步驟。雖然它伴隨成本與技術挑戰，但透過平台化的方式，這些挑戰能轉化為標準化流程，讓 AI 真正落地並創造價值。

接下來的系列文章，我將逐步拆解如何設計並實作一個 LoRA/QLoRA 微調平台，從資料準備、訓練管理、部署到監控，打造一個具備實務價值的完整系統。如果你也想知道 「如何讓 AI 從 demo 走向生產環境」，這個系列將會是最直接的指南。